2025年7月19-22日，由中国生物医学工程学会主办、西安交通大学承办的第十届全国大学生生物医学工程创新设计竞赛决赛在陕西西安中国西部科技创新港举行。，作为生物医学工程领域最具影响力的学科竞赛，吸引了全国280余所高校近4200支队伍参赛。赛事期间，全国各高校的生物医学工程学子们群雄逐鹿，尽显优秀团队风采。

来自华南理工大学生物医学科学与工程学院医学信息与神经影像实验室（MINI-Lab）的三支参赛队伍，展示出了优秀的创新能力与拼搏的比赛精神，取得了3项二等奖的优异成绩！

实验室的三支获奖队伍，分别围绕晕动症AI分析、运动想象解码以及音乐要素的神经机制展开研究，技术路径涵盖多模态脑机接口、EEG-fNIRS融合解码、电动汽车人机交互等方向，研究对象涉及驾驶员健康、运动康复训练与音乐认知加工。成果充分展示了本专业学子在人工智能与神经工程交叉领域的创新探索能力，以及在智能交通、康复医疗和人机交互应用中践行医工融合、服务社会的责任担当。

获奖项目:

1、二等奖：基于多模态脑机接口的电动汽车晕动症AI分析

成员（2023级）：黄仕源、姜南、王熙鸣、唐一远

指导老师：吴凯 教授  周静 讲师

在本次竞赛中，2023级黄仕源同学带领的团队以电动汽车乘坐体验为切入点，针对晕动症这一普遍问题提出了创新解决方案。他们构建了一个基于多模态脑机接口的分析框架，融合脑电、心电和肌电等多源生理信号，并结合混合效应模型与先进的 Transformer 算法，实现了对晕动症的精准识别。实车测试中，该系统准确率高达 85.7%，AUC 达到 0.897，同时捕捉到 δ 频段 PLV 功能连接等关键生物标记。项目不仅突破了传统单模态分析的局限，也为智能座舱的健康监测与舒适性优化提供了新范式，展现出兼具学术价值与应用前景的创新成果。

2、二等奖：基于多模态脑机接口的运动想象解码系统

成员（2024级）：邱万桐、沈鑫、钟毓灵、周睿鹏

指导老师：吴凯 教授

在脑机接口方向的研究中，邱万桐同学带领的团队以 EEG 与 fNIRS 融合为核心，成功开发出一套突破单模态局限的运动想象解码系统。团队通过标准化实验范式（左右手握拳的静息、运动尝试与想象任务），利用 EEG-fNIRS 联合采集设备实现对 M1、SMA 等关键脑区的信号同步获取，并完成了伪影去除、滤波及神经-血流耦合分析等预处理环节，最终建立了一个高质量的公开数据集。在算法层面，团队结合 CNN 提取时空特征，配合 LSTM 与自注意力机制建模时序依赖，构建了深度学习融合模型。测试结果显示，该系统分类准确率显著提升，多模态融合模型效果优于传统方法，且软件运行稳定。该成果不仅展示了多模态脑机接口与深度学习结合的巨大潜力，也为未来康复、神经反馈及数据共享提供了重要支持。

3、三等奖：基于EEG-fNIRS的脑机接口设计解码音乐要素

成员（2023级）：陈唯可、朱玮玥、白子茜、杨云天

指导老师：吴凯 教授

在本次竞赛中，基于 EEG-fNIRS 的脑机接口音乐解码项目引起了广泛关注。团队聚焦音乐的核心要素——音高、力度与速度，探索大脑在聆听与想象音乐过程中的神经响应机制。研究采用 EEG-fNIRS 同步采集技术，从 EEG 中提取时域、频域和时频域特征，同时利用 fNIRS 捕捉血氧浓度变化及脑网络特征，并结合神经血管耦合分析，构建深度学习模型对音乐要素进行精准解码。结果显示，大脑对不同音乐要素的响应具有明显差异性，验证了多模态脑信号在音乐认知研究中的独特价值。该跨学科成果不仅为揭示音乐与大脑的内在联系提供了新证据，也为自闭症等神经疾病的干预探索带来新的启示。

历经数月精心筹备与连续四天的高强度比拼，MINI-Lab参赛队伍凭借扎实的科研功底、前沿的技术路线、默契的团队协作和不懈的奋斗精神，从众多优秀队伍中脱颖而出，再次斩获佳绩，为实验室赢得了荣誉！

指导老师吴凯教授，在生物医学工程实践教学联盟2025年夏季研讨会上，做了题为《教研融合培养创新型BME人才——BME探索与设计课程实践》的报告。