数据科学与神经技术驱动的脑科学发现加速：信号处理新方法与应用前沿

《IEEE Signal Processing Magazine》：Special Issue on Accelerating Brain Discovery Through Data Science and Neurotechnology: Part 1 [From the Guest Editors]

本期IEEE Signal Processing Magazine特辑聚焦脑科学大数据挑战，推出七篇前沿研究。通过张量分解、图信号处理、域随机化深度学习等技术，解决了多模态神经影像数据融合、脑网络可解释性建模等关键问题，为神经解码、脑龄预测及生物特征识别提供了新范式，显著推进了标准化脑科学研究框架的建立。

　　

随着神经成像技术的飞速发展，科研人员面临着海量、高维、多模态脑数据带来的分析挑战。传统分析方法难以有效捕捉大脑网络的动态复杂性，特别是在理解脑功能连接、疾病相关模式以及个体差异化特征方面存在明显局限。这种数据复杂性与方法学瓶颈严重制约了脑科学领域的突破性进展，促使研究者寻求更先进的计算模型和跨学科合作路径。在此背景下，IEEE信号处理杂志推出本期特辑，旨在展示如何通过数据科学与神经技术的深度融合，加速脑科学发现进程。

为系统应对上述挑战，本辑收录的七项研究主要采用了以下几类关键技术方法：基于张量分解的多模态神经影像数据融合技术（如PARAFAC2、耦合矩阵/张量分解）；图信号处理（GSP）框架下的脑网络建模与 neurodegeneration 分析；面向异质性数据的域随机化深度学习训练策略；基于神经响应的脑指纹识别（brain fingerprinting）信号处理流程；以及面向实时神经解码的硬件-算法协同设计（on-chip spike sorting）方案。研究数据来源于多种神经影像模态（如fMRI、EEG等）及公共数据库。

脑连接性：从网络科学到张量模型

该研究提出统一框架，将模块化图、多层网络和高阶张量表示相结合，为脑连接分析提供了结构化建模工具，显著提升了对脑功能组织的多尺度表征能力。

张量分解用于脑数据表征：关于前提条件、模型与约束的结构化综述

系统阐述张量建模在神经影像中的应用准则，明确不同分解模型（如CP、Tucker）的适用场景与约束条件，为可重复性脑科学研究建立方法论基础。

张量与耦合分解：多集合多模态功能神经影像数据中的可解释模式发现

通过并行因子分析2（PARAFAC2）、耦合矩阵/张量分解和独立向量分析（IVA）等方法，实现跨模态数据融合，并强调了解的唯一性、可重复性在神经科学发现中的核心价值。

基于图信号处理的神经退行性疾病解耦：脑年龄差距预测模型视角

创新性地应用图信号处理技术区分年龄相关与疾病相关的皮层结构变化模式，为阿尔茨海默病等神经退行性疾病的早期诊断提供了新指标。

神经影像分析中的域随机化深度学习：训练策略选择、挑战应对与效益最大化

通过随机化训练域的策略增强模型对异质性数据的泛化能力，解决了临床应用中数据分布差异导致的模型性能衰减问题。

脑指纹识别：信号处理视角

系统综述基于神经响应的生物特征识别技术，揭示个体独特的脑活动模式在身份认证等领域的应用潜力，凸显信号处理在特征提取中的关键作用。

片上尖峰排序：发展、挑战与未来方向

探索硬件-算法协同设计路径，实现高速、可扩展的实时神经信号解码，为脑机接口（BCI）等植入式设备的微型化与低功耗设计提供技术支撑。

本系列研究共同证实，信号处理技术是构建可解释、鲁棒性脑网络模型与神经解码系统的核心驱动力。通过张量理论、图信号处理与深度学习的有机结合，不仅解决了多模态数据整合、跨中心验证等方法论难题，更推动了脑年龄预测、个体化脑特征识别等临床转化应用的发展。这些成果为建立标准化、可复现的脑科学研究范式奠定了理论基础，同时通过IEEE脑技术社区的跨学科协作机制，加速了伦理化脑技术从实验室到产业化的转化进程。特别值得关注的是，研究强调了解释性模型（interpretable models）与硬件-算法协同优化（codesign）在未来脑科学研究中的战略意义，为高维脑数据挖掘提供了兼具理论严谨性与实践可行性的技术路线图。