BCI Report检查的光学数值
48,502,600
每个通道在 60 段记录合计 242,513 个时间点上的数值：共 12,000 个“记录 × 通道”，没有排除任何记录。
其他信号 · 人类 fNIRS 与猕猴皮层内神经元放电
在头皮 EEG 之外的信号上，简单基线管用吗？
三项由本站在本地运行的分析，各有各的物种、信号与指标。人类 fNIRS（功能性近红外光谱）：对训练时留出的被试，区分实际的手指与脚部敲击动作。一只猕猴运动皮层的神经元放电：在同一次会话内解码手指速度。人类 fNIRS 记录：对每个光学数值做数值核查。另有两个数据源已完成准备，尚未评分。
测量所用数据集：Bak et al. fNIRS finger- and foot-tapping dataset、MC_RTT (Neural Latents Benchmark)、OpenNeuro ds007420 · multi-distance fNIRS
简答
部分管用，而且每项结果都要单独看。人类 fNIRS（功能性近红外光谱）上，固定的收缩 LDA 能在它从未见过的人身上区分右手、左手手指敲击与脚部敲击：30 名被试轮流留出，按被试平均的平衡准确率为 66.8%（描述性 95% 区间 60.6% 至 72.9%），远高于训练集先验的 33.3%。这些是实际动作，不是运动想象，也没有排除全身性生理或运动的影响。一只猕猴运动皮层的神经元放电上，岭回归在同一次会话的留出试次上恢复了手指速度的一部分：R² 为 0.240，训练集均值为 −0.00175；它的均方根误差更低，平均绝对误差却更高（0.038 对 0.033 m/s）。这不是 Neural Latents Benchmark 的官方分数。另一个 fNIRS 数据集的全部 48,502,600 个光学数值都有限且为正：这只是数值覆盖，说明不了信号质量，也说明不了能否解码。
人类 · fNIRS · 实际动作 · Bak 等人
fNIRS：分类器从未见过的人，做的是哪种动作？
本站在本地运行的实验 · 离线 · 每次留出一名完整的被试Locally executed experiment · offline · leave one whole person out
30 名被试在提示下分别敲击右手手指、左手手指或脚：这是实际动作，不是运动想象。共 2,250 个试次，每人 75 个，其中每类 25 个。信号是数据集提供的氧合与脱氧血红蛋白序列，共 40 个通道，单位是数据提供时的 mM·cm，不是绝对浓度。每名被试各留出一次：固定的分类器用其余 29 名被试的 2,175 个试次拟合，再预测留出被试的全部 75 个试次，取每次任务开始后的前 15 秒。对照是训练集先验：每次都预测训练试次中最常见的类别。
收缩 LDA95% 区间 60.6%–72.9%
66.8%
训练集先验（对照）没有区间：每名被试的分数都相同
33.3%
| 解码器 | 平衡准确率 | 召回率 · 右手 | 召回率 · 左手 | 召回率 · 脚 |
|---|---|---|---|---|
| 收缩 LDA标准化 + 收缩 LDA，只在训练被试上拟合 | 66.8%95% 区间 60.6%–72.9% | 69.2% | 63.6% | 67.7% |
| 训练集先验（对照）每次都预测右手敲击：各类别数量相同，并列时按固定的类别顺序取第一个 | 33.3%没有区间：每名被试的分数都相同 | 100.0% | 0.0% | 0.0% |
66.8%收缩 LDA，按被试平均的平衡准确率，30 名被试各留出一次；训练集先验为 33.3%
在分类器从未见过的人身上，远高于训练集先验
它的描述性区间为 60.6% 至 72.9%，整个落在随机水平之上。这个区间是对固定的逐人分数重抽样 2,000 次得到的：它描述的是在已拟合的各折给定时被试之间的差异；由于各折共用训练被试，它不是重新拟合的 bootstrap，也不是独立的临床置信区间。
它既不能说明在线控制或设备的响应时间（数据集提供的序列在上游预处理中可能用到了未来的采样点），也不能说明信号只来自大脑或皮层定位：没有排除与任务相关的全身性生理或运动影响，而且数据集提供的文件里没有探头坐标。这是本站自己的协议：不复现作者的被试内分数。
数据：Sujin Bak, Jinwoo Park, Jaeyoung Shin and Jichai Jeong，doi:10.6084/m9.figshare.9783755.v2，CC BY 4.0。数据集页面 → · 署名、许可与知情同意 ↓
经过独立审计：核对了每个输入文件的哈希、标记与标签的对应顺序、以整人为单位的折、只在训练数据上拟合的缩放、对照的并列规则与预测的对齐，并在不使用冻结评分代码的情况下重新计算了各类别召回率、均值与区间。没有从原始通道重新生成特征，也没有重新拟合分类器。
猕猴 · 皮层内神经元放电 · MC_RTT（Neural Latents Benchmark）
神经元放电：在同一次会话内，线性解码器能恢复多少手指速度？
本站在本地运行的实验 · 离线 · 一只猕猴、一次会话 · 不是 Neural Latents Benchmark 的官方分数Locally executed experiment · offline · one macaque, one session · not an official Neural Latents Benchmark score
一只恒河猴在一次会话中自主伸手够向网格上的目标，植入初级运动皮层的电极阵列记录了经过分选的神经元单元。固定的岭回归解码器读取 98 个 held-in 神经元（基准划定的 32 个 held-out 神经元不作为输入）在 20 ms 时间窗内的放电计数，带 160 ms 的历史，预测 140 ms 之后的手指 x/y 速度。它在这次会话存储的 810 个训练试次上拟合，在 270 个验证试次上评分，验证试次与训练试次在时间上相互交错：分别为 12,960 行与 4,320 行，没有排除任何一行。对照是训练集均值：对每一行都预测训练数据行的平均速度。
基于放电计数历史的岭回归 · x 与 y 的均值
0.240
基于放电计数历史的岭回归 · x
0.202
基于放电计数历史的岭回归 · y
0.278
训练集均值（对照） · x 与 y 的均值
−0.00175
训练集均值（对照） · x
−0.000104
训练集均值（对照） · y
−0.00340
基于放电计数历史的岭回归
0.056
训练集均值（对照）
0.064
基于放电计数历史的岭回归
0.038
训练集均值（对照）
0.033
| 指标 | 基于放电计数历史的岭回归 | 训练集均值（对照） | 在这个指标上更好的 |
|---|---|---|---|
| R²，x 与 y 的均值无单位；越高越好 | 0.240 | −0.00175 | 岭回归 |
| R²，x无单位；越高越好 | 0.202 | −0.000104 | 岭回归 |
| R²，y无单位；越高越好 | 0.278 | −0.00340 | 岭回归 |
| RMSE（m/s）均方根误差；越低越好 | 0.056 | 0.064 | 岭回归 |
| MAE（m/s）平均绝对误差；越低越好 | 0.038 | 0.033 | 训练集均值：岭回归的误差更大 |
0.240R²，x 与 y 的均值，基于放电计数历史的岭回归；训练集均值为 −0.00175
平方误差更低，绝对误差却更高
岭回归把均方根误差从 0.064 降到 0.056 m/s，但它的平均绝对误差更高，为 0.038，训练集均值为 0.033 m/s：它并不是在每个指标上都更好，两个方向都列在这里。不报告区间：验证数据行是同一只动物、同一次会话中时间上相关的样本，不是独立的个体。
一只猕猴、一次会话，训练试次与验证试次相互交错：不涉及跨天、跨动物或人类方面的证据；只有一只动物，每个数字都是这只动物的。这是在存储试次上另做的有监督诊断：不是 Neural Latents Benchmark 的官方分数，不是 co-smoothing，也不是潜变量模型之间的比较。速度标签是离线由手指位置推导的，每个时间窗内的平均方式也与基准自己的重采样不同。离线分析：不是实时或闭环控制器。
数据：Joseph E. O’Doherty, Mariana M. B. Cardoso, Joseph G. Makin and Philip N. Sabes (Sabes Lab, UCSF), prepared for the Neural Latents Benchmark，DANDI 000129 · 0.241017.1444，CC BY 4.0。动物数据：在各机构动物护理与使用委员会批准的程序下采集；不涉及知情同意。数据集页面 → · 署名、许可与知情同意 ↓
经过独立审计：每一行特征与目标都独立于实现方重新构建，岭回归系数用正规方程核对，并重新计算了只在训练数据上拟合的归一化、预测的对齐与每个指标。没有核对存储的速度本身，它是数据集离线由手指位置推导的。
人类 · fNIRS · ds007420 · 只有计数
光学记录：这些数值在数值上可用吗？
本站在本地运行的核查 · 不依赖标签 · 只有计数Locally executed check · label-independent · counts only
12 名被试、60 段记录，内容为静息态、左右手握球以及按指示做的头部与面部动作，每段记录 200 个光学通道：每对光源–探测器在 760 与 850 nm 两个波长下的原始光强。在不使用标签的情况下检查了每段记录的每个光学数值：是否有限、是否为正，以及有没有完全恒定的通道。
有限且为正
48,502,600
有限：48,502,600，占 100.0%。为正：占 100.0%。分母是全部光学数值。
零 · 负值 · 非有限值
0 · 0 · 0
完全恒定的通道有 0 个：没有哪个通道的采样全部有限且完全相等（不设容差）。
只是覆盖计数。它们说明不了信噪比、头皮耦合、饱和、运动、波长配对的完整性、生理上的合理性、神经起源、任务有效性或能否解码：仅凭数值为正、通道不恒定，不能确立信号质量。
分类器处于暂缓状态，所以没有任何分数。数字任务编码没有经过核实的、与左右手或动作对应的对照表，事件时长也互相矛盾：事件表中为 1 秒，光学数据文件中为 10 秒，所引论文中为 5 秒。因辅助运动传感器时钟未经核实而暂缓的 17 段记录仍然暂缓：光学数值覆盖不能弥补它们。
数据：Shibo Zhou, De’Ja Rogers, David A. Boas, Meryem A. Yücel and Yuanyuan Gao，OpenNeuro ds007420 · 1.0.5，CC0。数据集页面 → · 署名、许可与知情同意 ↓
经过独立审计：每个通道计数都与记录总数和合计值对上，代码及其合成数据测试也经过审查。没有重做对原始信号的那一遍计算。
只发状态 · 没有分数
尚未评测
另有两个数据源已为解码做好准备、尚未评分，ds007420 的分类器处于暂缓状态。下面的计数描述的是从公开文件中准备了什么，都不是结果。
FALCON H2 · human intracortical handwriting
已完成准备，尚未评分。人类，一名被试 · 皮层内神经元放电 · 跨记录日按提示尝试书写句子。DANDI 000950 · 0.241029.1403，CC BY 4.0。
还没有拟合任何模型。公开发布的数据共 47 个文件、26 个记录日，192 个通道；其中 held-in 校准部分有 671 个试次。公开的 42 个 minival 试次全部出现在这些校准试次之中，所以一个不泄漏的诊断必须先把它们从训练数据中去掉。剩下 629 个训练试次，涵盖 31 个符号（CTC 解码器加上空白符共 32 类）。另外 15 个留出的校准试次是少样本重新校准的输入，不是独立的评估数据。
为了找出重叠，已经查看过这些 minival 试次，所以之后在它们上面做的诊断不是盲测，也不会是 FALCON 官方的跨天分数。
Rabut et al. · human functional ultrasound through a cranial window
已完成准备，尚未分析。人类，一名被试 · 透过声学透明颅骨植入窗的功能超声 · 画画、弹吉他、说话或阅读，与静息对比。doi:10.22002/f3y3k-em558，CC BY-NC 4.0。
帧标签、时间戳与图像坐标轴都已核实；还没有读取任何多普勒数值，也没有拟合任何解码器。已准备：同一个人的 9 个 run，不是九名被试——其中画画 7 个、弹吉他 1 个、说话与阅读混合 1 个——共 2,880 帧，静息 1,800 帧，活动 1,080 帧。
只核实了静息与活动的区分；混合 run 中说话与阅读的编码各自是什么意思，还没有核实。使用实测的时间戳，因为 run 标签中的标称组块时长与实测的帧时间不一致。画画、弹吉他与说话或阅读是不同的范式，不合并成一个任务。这些数据只许可非商业使用。
ds007420 · fNIRS 分类器 · 没有分数。它的数字任务编码没有经过核实的、与左右手或动作对应的对照表，事件时长在事件表、光学数据文件与所引论文之间也互相矛盾，所以没有对任何分类器评分。它的光学数值覆盖计数已发布。它在暂缓登记表中的条目 →
方法与局限
这些结果能说明什么，不能说明什么
每项结果是怎样得到的
人类 fNIRS，Bak 等人
数据集提供的 40 条血流动力学序列。每个试次从任务开始到 15 秒，取三个连续的 5 秒时间窗内的通道均值，各减去任务开始前一秒的均值：共 120 个特征，在数据集提供的序列之外不做任何滤波。标准化与收缩 LDA（lsqr 求解器、自动收缩、训练集经验先验）只在训练被试上拟合，不搜索通道、特征或超参数；共 30 折，每折留出一名完整的被试。
猕猴神经元放电，MC_RTT
held-in 神经元在 20 ms 时间窗内的放电计数，在包括当前在内的此前 3 个时间窗上平滑（只用过去的数据），取 6 个历史滞后：共 588 个特征，在每个试次与每段观测间隙处重置。目标是 140 ms 之后那个时间窗内存储的手指 x/y 速度均值，每个 600 ms 的试次保留 16 个时间窗。标准化只在训练数据行上拟合，之后是岭回归（alpha 为 10，Cholesky 求解器，带截距），去掉在训练数据中恒定的特征，不做超参搜索。只使用训练文件及其存储的训练与验证试次；没有打开测试文件。
人类 fNIRS 数值覆盖，ds007420
在不使用标签或事件的情况下，把 60 段记录的每个光学数值读一遍。占比的分母是全部光学数值；恒定通道指采样全部有限且完全相等的通道，不设容差。
区间覆盖了什么
只有 fNIRS 的结果有区间：对 30 个固定的逐人分数有放回地重抽样 2,000 次得到的描述性 95% 百分位区间。它描述的是在已拟合的各折给定时被试之间的差异；由于各折共用训练被试，它不是重新拟合的 bootstrap，也不是独立的临床置信区间。MC_RTT 的数字没有区间，因为验证数据行是同一只动物、同一次会话中相关的样本；ds007420 的数字是计数。
三项结果共同的局限
- 这些是本站在本地运行的实验，不是论文或基准排行榜上报告的分数。每个协议都是本站自己的，不复现任何作者的基准。
- 不合并，不排名。物种、信号、任务与指标各不相同，所以三项结果没有共同的尺度，也没有排名；都不与头皮 EEG 的结果比较，也都不进入八个协议的核心矩阵。
- 只有离线结果：不涉及在线或闭环控制、设备、临床或部署方面的结论。
- 在评分之前固定：不搜索通道、特征或超参数，这里的任何分数都没有用来选择设置。
- 审计范围。每项结果都通过了独立审计；fNIRS 的特征没有从原始通道重新生成，分类器也没有重新拟合；MC_RTT 存储的速度没有重新推导；ds007420 对原始信号的那一遍计算没有重做。
这里不发布的内容
任何逐人、逐段记录、逐通道、逐试次、逐折与逐行的数值；混淆矩阵；被试、记录、文件与会话的标识以及记录日期；信号、特征、预测、模型系数、归一化统计量、提示文本、标签、时间戳与图像；实测的计算量；人口学信息；以及 FALCON H2、功能超声记录或 ds007420 分类器的任何分数——它们都不存在。为什么一只动物和小样本只能发布这么少：见数据使用页面上的小样本说明（英文）→
署名、许可，以及知情同意或动物护理
Bak 2019 fNIRS dataset · unilateral finger and foot tapping
Sujin Bak, Jinwoo Park, Jaeyoung Shin and Jichai Jeong · Open Access fNIRS Dataset for Classification of Unilateral Finger- and Foot-Tapping, figshare, doi:10.6084/m9.figshare.9783755.v2, CC BY 4.0. Paper: Sujin Bak, Jinwoo Park, Jaeyoung Shin and Jichai Jeong, Open-Access fNIRS Dataset for Classification of Unilateral Finger- and Foot-Tapping, Electronics 8(12), 1486 (2019), doi:10.3390/electronics8121486. Derived analysis by BCI Report; not endorsed by the authors.
数据源陈述的伦理与知情同意：经高丽大学机构审查委员会批准（KUIRB-2019-0254-01）；实验遵循《赫尔辛基宣言》的准则。被试在数据记录之前提交了经该委员会批准的书面知情同意。读自出版方文章页面在互联网档案馆的存档，因为出版方拒绝了自动化请求。Approved by the Korea University Institutional Review Board (KUIRB-2019-0254-01); the experiments followed the criteria of the Declaration of Helsinki. The participants' written consent, approved by that board, was submitted before data recording.
MC_RTT · macaque motor cortex during self-paced reaching (Neural Latents Benchmark)
O'Doherty, Joseph (2024) MC_RTT: macaque motor cortex spiking activity during self-paced reaching (Version 0.241017.1444) [Data set]. DANDI archive. https://doi.org/10.48324/dandi.000129/0.241017.1444, CC BY 4.0. Recorded by Joseph E. O'Doherty, Mariana M. B. Cardoso, Joseph G. Makin and Philip N. Sabes in the Sabes Lab at UCSF (Nonhuman Primate Reaching with Multichannel Sensorimotor Cortex Electrophysiology, Zenodo, doi:10.5281/zenodo.3854034; procedure: Makin et al., Journal of Neural Engineering 15(2), 026010 (2018), doi:10.1088/1741-2552/aa9e95). Prepared for the Neural Latents Benchmark: Felix Pei, Joel Ye et al., Neural Latents Benchmark '21: Evaluating latent variable models of neural population activity, NeurIPS 2021 Track on Datasets and Benchmarks, arXiv:2109.04463. Derived analysis by BCI Report; not endorsed by the authors.
Neural Latents Benchmark 论文陈述的动物护理：在各相关机构的动物护理与使用委员会批准的程序与实验下采集；MC_RTT 采集于 UCSF 的 Sabes 实验室。知情同意：不适用，动物数据。Collected under procedures and experiments approved by the Institutional Animal Care and Use Committees at the respective institutions; MC_RTT was collected in the Sabes Lab at UCSF. Not applicable: animal data, no human participant.
ds007420 · multi-distance fNIRS during ball squeezing and motion-artifact tasks
Shibo Zhou, De’Ja Rogers, David A. Boas, Meryem A. Yücel and Yuanyuan Gao · Open-access Multi-Distance fNIRS Dataset Generated During Ball-Squeezing and Motion-Artifact Induction Tasks, OpenNeuro, doi:10.18112/openneuro.ds007420.v1.0.5, CC0. The dataset asks to acknowledge: Gao, Y., Rogers, D., von Lühmann, A., Ortega-Martinez, A., Boas, D.A., & Yücel, M.A. (2023). Short-separation regression incorporated diffuse optical tomography image reconstruction modeling for high-density functional near-infrared spectroscopy. Neurophotonics, 10(2), 025007. https://doi.org/10.1117/1.NPh.10.2.025007. Derived analysis by BCI Report; not endorsed by the authors.
数据源陈述的伦理与知情同意：经波士顿大学机构审查委员会批准（数据集描述记录的方案编号为 #4502）。所有被试都签署了参加本研究的书面知情同意。Approved by the Institutional Review Board of Boston University (Protocol #4502, as the dataset description records it). All participants provided written informed consent to take part in the study.
FALCON H2 · human intracortical handwriting
Fan, Chaofei; Hahn, Nick; Kamdar, Foram; Avansino, Donald; Wilson, Guy; Hochberg, Leigh; Shenoy, Krishna V; Henderson, Jaime; Willett, Frank (2024) FALCON Benchmark H2: Human Handwriting iBCI (Version 0.241029.1403) [Data set]. DANDI archive. https://doi.org/10.48324/dandi.000950/0.241029.1403, CC BY 4.0. Described in: Plug-and-Play Stability for Intracortical Brain-Computer Interfaces: A One-Year Demonstration of Seamless Brain-to-Text Communication, NeurIPS 2023. Part of the FALCON benchmark. Derived analysis by BCI Report; not endorsed by the authors.
数据源陈述的伦理与知情同意：获得斯坦福大学机构审查委员会的许可（方案编号 #20804）；BrainGate2 先导试验在美国 FDA 研究用器械豁免 #G090003 下开展（ClinicalTrials.gov NCT00912041）。该被试给予了知情同意，并入组 BrainGate2 试验。Permission from the Institutional Review Boards of Stanford University (protocol #20804); the BrainGate2 pilot trial ran under FDA Investigational Device Exemption #G090003 (ClinicalTrials.gov NCT00912041). The participant gave informed consent and was enrolled in the BrainGate2 trial.
Rabut et al. human functional ultrasound through a cranial window
Claire Rabut, Sumner Norman, Whitney Griggs, Kay Jann, Jonathan Russin, Vasileios Christopoulos, Charles Liu, Richard A. Andersen and Mikhail G. Shapiro · Dataset for: A window to the brain: ultrasound imaging of human neural activity through an acoustically transparent cranial prosthetic, CaltechData, doi:10.22002/f3y3k-em558, CC BY-NC 4.0. Paper: Claire Rabut, Sumner L. Norman, Whitney S. Griggs, Jonathan J. Russin, Kay Jann, Vasileios Christopoulos, Charles Liu, Richard A. Andersen and Mikhail G. Shapiro, Functional ultrasound imaging of human brain activity through an acoustically transparent cranial window, Science Translational Medicine 16, eadj3143 (2024), doi:10.1126/scitranslmed.adj3143. Derived analysis by BCI Report; not endorsed by the authors.
数据源陈述的伦理与知情同意：经南加州大学、加州理工学院（IR19-0902）与 Rancho Los Amigos 国家康复医院的机构审查委员会批准。已获得该被试的同意。Approved by the Institutional Review Boards of the University of Southern California, Caltech (IR19-0902) and Rancho Los Amigos National Rehabilitation Hospital. The participant's consent was obtained.
数据集记录 ↗ · 论文 ↗ · CC BY-NC 4.0 · 声明读自 ↗
以上均为 BCI Report 的衍生分析，只发布聚合结果；不代表数据作者的认可，也不再分发任何原始数据。
数据来源： beyond-scalp-update.json · schema bci-report-beyond-scalp-update-v1。
引用本页
BCI Report. 在头皮 EEG 之外的信号上，简单基线管用吗？[EB/OL]. (2026-10-12). https://bci.report/zh/topics/beyond-scalp-eeg/
数字来自发布 beyond-scalp-update-20261012（2026-10-12）。也请同时引用上游数据集：署名就在本页。
每个发布版本都在 Zenodo 存档：doi:10.5281/zenodo.23123296。 本站及各次发布的 BibTeX → · CITATION.cff ↗（英文）