11月11日，广东省科学技术厅公布2026年度省基础与应用基础研究基金自然科学基金拟立项项目名单，脑机交互与混合智能团队共获批4项面上项目：

1. 周成菊：面向抑郁症检测的步态分析关键技术研究（广东省自然科学基金面上项目，主持）

抑郁症是严重威胁公共卫生的重大精神疾患，我国亟需从"被动治疗"转向"主动预防+精准干预"。针对传统筛查方式成本高、效率低、难以大规模普及的痛点，本项目聚焦步态这一客观行为生物标志物，研究鲁棒、可解释、多源信息融合的抑郁症智能辅助诊断理论与技术。项目拟构建单模态无扰早期筛查与多模态精准诊断两种应用模式，为抑郁症大规模早期筛查提供经济快捷的新范式，具有重要的科学价值与社会意义。

2. 李景聪：通用脑电表征预训练校准方法及意识障碍辅助诊断研究（广东省自然科学基金面上项目，主持）

我国年均新增意识障碍患者约10万例，临床误诊率近40%，家庭与社会负担沉重。针对脑电信号个体差异大、跨时段稳定性差等挑战，本项目旨在通过大规模脑电数据预训练学习通用神经表征，结合微调校准技术提升跨时段、跨个体、跨模态解码性能。项目将深入揭示意识水平与脑电表征的内在机制，准确识别"最小意识状态"患者并评估预后，为意识障碍临床诊疗提供客观、精准的辅助手段。

3. 黄俊端：高质量、高效能的跨域指静脉识别关键技术研究（广东省自然科学基金面上项目，主持）

指静脉识别因活体成像、难以伪造等特性，具有超高安全性。针对当前指静脉图像质量低、跨设备识别性能退化、特征提取效率不足等瓶颈，本项目拟开展高质量、高效率的跨域识别关键技术攻关。研究将系统性解决图像增强、域自适应与轻量级特征学习等核心问题，推动指静脉识别技术在金融支付、安防认证等领域的规模化应用，为生物特征识别产业发展提供创新解决方案。

4. 何乐为：3D打印混凝土数值仿真方法及层间强度预测与提升研究（广东省自然科学基金面上项目，主持）

3D打印混凝土是建筑业转型升级的关键技术，但现有仿真模型未能考虑混凝土触变性本构关系，且层间强度预测困难，严重制约技术应用。本项目拟开发融合触变性的本构模型，通过数值仿真揭示层间孔隙分布规律，基于断裂力学理论预测层间强度；并创新性地结合卷积神经网络与遗传算法，对喷嘴结构进行样条法与网格法双路径优化。研究成果将为智能建造提供理论支撑，助力提升我国建筑产业核心竞争力。