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认知状态解码是脑机接口与神经调控研究的重要基础，但如何利用fNIRS实现有效解码并进一步用于个体化认知干预仍有待探索。来自空军军医大学的曾令伟博士介绍了他们围绕fNIRS认知状态解码与闭环神经调控开展的系列研究，包括数据集的构建，基于个体化、时间分辨解码的神经反馈训练及其对干扰控制能力的调节作用。
Zeng, L., Xing, W., Wu, D., Dong, M., Yuan, Y., Wang, X., & Wen, Z. (2025). Improving interference control without conflict exposure: prefrontal fNIRS-decoded neurofeedback training. Neurophotonics, 12(4), 045009. https://doi.org/10.1117/1.NPh.12.4.045009
Zeng, L., Sun, K., Yuan, Y., Gao, Y., Wang, X., Wen, Z., & Wu, D. (2026). an fNIRS Dataset for Cognitive Decoding during a Multi-day Block-design Stroop task. Scientific Data, 13(1), 1138. https://doi.org/10.1038/s41597-026-07800-4
个人介绍：
曾令伟博士，空军军医大学军事医学心理学系实验师。博士毕业于空军军医大学特种医学专业，具有光学、电子、心理学多学科背景，目前研究方向为认知训练与脑机制、认知增强训练等。博士学习期间主攻fNIRS数据分析、脑网络增强、认知解码与神经反馈，以第一作者在Scientific Data、Neuroimage、Neurophotonics、Frontiers in Neuroscience等SCI期刊发表论文6篇，主持课题1项，申请国家发明专利1项。
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