脑机接口定义为，当用户主动执行特定的心理任务或接收特定的外部刺激时，由特定的传感器技术获取中枢神经系统产生的信号，将表征或编码用户意图的脑信号特征，直接转化为与以计算机为核心的机器系统进行交互的通信和控制命令，并把交互的结果反馈给用户，以调节其心理活动策略。
根据电极侵入位置，脑机接口可分为侵入式脑机接口、半侵入式脑机接口、非侵入式脑机接口。非侵入式通过贴附在头皮上的电极检测大脑发出的微弱信号，能更为安全地监测全脑信号。目前我国80%的脑机企业选择了非侵入式采集技术路线。
从政策端看，2025年3月国家医保局发布了《神经系统医疗服务价格项目立项指南》，首次专门为脑机接口技术单独立项。针对非侵入式脑机接口需不断调试设备的情况，立项指南新增“非侵入式脑机接口适配费”价格项目。
1.2.1.非侵入式脑机接口：信号采集
在读脑侧，受限于信号的分辨率，基于脑电信号的产品研发的边际有效性将会递减，因而在科研和临床端，融合脑结构、脑血氧、脑磁等不同信号的多模态脑成像正成为研究的热点。根据检测的生物信号类型，非侵入式脑机接口可分为电生理信号活动依赖性ESAD 传感器和血氧水平依赖性BOLD传感器。
(一)ESAD传感器：EEG和MEG
1) EEG
EEG通过放置在头皮表面的电极，无创捕捉大脑神经元电活动产生的电位差。从频率分段来看，脑电图记录的四种简单周期波为α波（8~13Hz)、β波(14~30Hz)、δ波(0.5~3Hz)和θ波(4~7Hz)等。
EEG对神经元电活动的切向和径向偶极子分量均敏感，可捕捉更全面电信号方向，且时间分辨率极高，能实时反映神经元活动节律。但它存在局限：一是空间分辨率较低，受组织层衰减和电极密度限制仅达厘米级，脑脊液、颅骨、皮肤的不同电导率会显著衰减和失真LFP，对LMF 影响较小（因磁场穿透性更强）；二是电极依赖性强，头皮与电极阻抗较高，信号收集依赖电极帽，传统湿电极需导电凝胶，凝胶易干燥导致长期记录性能下降，需定期维护，干电极（如水凝胶、梳状有源、环形微针电极）虽无需凝胶，却存在与毛发头皮接触阻抗更高、信号稳定性差的问题。
2) MEG：SQUID-MEG
SQUID-MEG 原理是通过超导量子干涉器件（SQUID）捕捉神经元电活动产生的微弱磁场实现脑功能成像。SQUID 由铌等超导材料制成，需在约4.2K液氦环境中维持超导态以消除电阻噪声。其优势在于无需接触皮肤，可避免头皮阻抗干扰，对切向偶极子信号捕捉更清晰，且空间分辨率与信噪比更高。
但局限性也较为显著：无法检测径向分量，信号方向覆盖不全；传感器与头皮需保持 17–30mm 真空间隙，信号衰减明显；成本高昂，SQUID 需液氦冷却（年消耗约 10-20 万美元），单台设备超百万美元，且需-269°C低温环境，运行维护成本高；对受试者要求严格，需绝对静止，难以用于儿童、癫痫发作期患者或自然行为研究。
3) MEG：OPM-MEG
OPM-MEG 借助光泵磁力仪（OPM），基于原子自旋探测神经元电活动产生的磁场实现脑功能成像。其优势显著：便携性强，无需液氦冷却，室温即可工作，传感器体积仅平方厘米级，重量不足 2.13kg，可集成到可穿戴设备；空间分辨率与信号质量双提升，传感器直接贴附头皮，减少信号衰减，分辨率达毫米级；运动兼容性与生态效度增强；成本低，仅为传统设备的 1/10–1/5。但其灵敏度受原子间碰撞引发的弛豫问题影响；且对直流和交流磁场极度敏感，虽用磁屏蔽筒或局部消磁线圈也难完全消除影响；工程应用中面临温度控制、传感器定位、外部磁场干扰及设备串扰等实际问题。
多家国内外公司布局该赛道，如Cerca、FieldLine、昆迈医疗等，美国QuSpin公司的QZFM Gen-3探测器已被部分企业使用。因OPM可用于军事、航空等敏感领域，过度依赖国外探测器有被制裁隐患，我国已有企业采用自研OPM探测器研发 MEG，全设备自研模式自主可控。
(二)BOLD传感器：fNIRS和PAI
这类技术核心是通过捕捉局部脑血流量或脑氧代谢率变化，间接绘制神经元活动图谱。其依赖特定脑区神经元活动发生显著且持续的变化，引发可检测的血流动力学反应。
1) fNIRS
fNIRS的原理是检测近红外光（700-900nm）穿过头皮和脑组织时的吸收变化，以此获取检测脑氧合的动态变化。
其优势在于成本较低，因技术成熟，设备及维护成本较低，且抗运动伪影能力较强，对头部轻微移动的敏感度低于MRI。但空间分辨率较低，受限于近红外光在组织中的散射特性，空间分辨率仅为2-5mm，探测深度有限（通常<3cm），难以对深部脑组织进行精准成像，同时还存在时间动态性较差的问题，信号滞后约5-8秒。
2) PAI
光声成像技术以短激光脉冲激发组织，利用光热效应产生的超声信号成像。优势：超声信号散射远低于光波（约 1000 倍），兼具高空间分辨率与深探测深度，可提供结构、功能及生化等多模态信息，应用前景广。
但该技术也存在劣势，一是成像接口受限，速度难满足脑机接口需求（如500×500 像素图像需 100 秒），设备复杂（矩阵检测需128个以上超声传感器阵列），便携性、可移植性差，可通过可穿戴技术改善；二是阻抗匹配存在挑战，声波在不同介质中传播因阻抗不匹配易衰减，可借助超声耦合剂、新型传感器材料提升声传输效率。
(三)多模态融合
多模态数据融合是脑机接口技术的重要趋势，可整合不同技术优势全面监测大脑活动。传统 EEG-fNIRS组合存在空间、时间同步及设备串扰问题，难满足高时空分辨率和多维度信息需求。OPM-MEG 与光声成像（PAI）因基于光泵技术，硬件兼容性好：前者时间分辨率高，能精准追踪神经元磁场动态，但空间定位深度和细节有限；后者空间分辨率高、探测深，提供丰富结构与生化信息，却在时间动态性上不足。二者融合可实现时空优势互补，减少干扰，为脑机接口的临床及科研应用提供坚实数据支撑，具有显著发展必要性。
华南理工大学2025年6月发布的BrainFusion框架也带来了多维度创新。在数据管理上，构建统一数据容器，首次实现 EEG、fNIRS、ECG 和 EMG 等异构生理信号的标准化组织与管理，支持自动化预处理、跨模态时间对齐及元数据追溯。运动想象分类任务里，融合EEG与fNIRS，29名受试者被试内分类准确率达95.5%，较单一模态提升超30% ；睡眠分期分析中，基于EEG与心电信号的深度学习模型准确率达80.2%，且已在合作医院测试，实现性能突破与临床应用落地。
1.2.2.信号预处理、特征提取与解码
原始脑电信号非常微弱且往往伴随着大量的非目标信号或噪声，需进一步进行处理和解码。
首先，预处理通过信号放大、滤波、降噪和转换等技术，消除非脑源性干扰，增强目标信号特征。特征提取旨在把神经信号的高维原始数据转化为机器学习模型可处理的结构化特征表示，主要通过多维度分析与优化筛选实现。多维度涵盖时域（统计量、事件相关电位等）、频域（功率谱密度、FFT，获取α、β、γ波功率）、时频域（小波变换、STFT捕捉局部频率变化）、空间域（CSP优化权重、ICA增强脑区可分性）；后经特征降维与标准化筛选，适配模型输入。
是脑机接口将神经信号转化为命令的核心，通过构建解码器实现信号到行为的映射，研究趋势向动态时序预测转变，探索跨任务泛化。解码方法分五类：深度学习（CNN、RNN、LSTM 等自动提取特征，结合注意力机制等提升性能）、迁移学习（跨患者适配新用户，缩短校准时间）、流形分类（映射高维数据至低维，提升泛化与抗噪性）、自适应学习（随数据变化调参，适用于实时场景）、EEG 源分析。
在写脑侧，神经调控技术采用物理（电、磁、光、超声等）或化学手段，对中枢神经系统、周围神经系统和自主神经系统邻近或远隔部位的神经元或神经网络信号的转导发挥兴奋、抑制或调解的作用，从而提高患者神经功能。2023年，全球神经调控设备市场规模超过80亿美元，预计到2030年将突破160亿美元，年均复合增长率在10-12%之间。
无创神经调控是一类非侵入性脑刺激技术（Non-Invasive Brain Stimulation，NIBS），主要包括经颅磁刺激（TMS）、经颅电刺激（TES）、经颅超声刺激（TUS）等。从全球注册临床试验数量看，目前超过四分之三（76.2%）的精神障碍的神经调控临床试验采用非侵入式的治疗方式。从具体神经调控方式来看，TMS（50%）和TES（24.4%）是应用最多的两种治疗方式。
2.2.1.经颅磁刺激TMS
经颅磁刺激（TMS）在头皮特定部位放置绝缘线圈，产生磁场向头皮施加电磁脉冲，改变大脑皮层神经细胞的膜电位，使之产生感应电流，从而引起神经元动作电位的释放，激活脑网络，最终实现神经调节。TMS作用于人脑引起神经活动的改变，可检测到运动诱发电位、脑电活动变化、脑血流、代谢和大脑功能状态改变。 国内TMS治疗近年来逐步兴起，已有本土企业推出经颅磁刺激仪器用于医院精神科，但总体市场仍处于开发阶段。
TMS在医疗领域的应用取得了诸多进展。2008 年美国 FDA 批准其用于治疗药物难治性抑郁症，2016年NMPA 批准用于抑郁、焦虑、失眠及性症状辅助治疗。在神经康复领域，TMS 可促进脑卒中后受损运动皮层重组以加速康复，2013年FDA批准其用于治疗偏头痛。对于其他精神疾病，刺激辅助运动区可减少强迫症强迫行为（2018年FDA获批）。
Neuronetics的euroStar是首款FDA批准的TMS设备，采用八字线圈刺激头，以19-37分钟不等的疗程为特征。BrainsWay公司的Deep TMS使用H型线圈头盔，可刺激更深的大脑结构，作用范围更广。BrainsWay已获FDA批准的适应症包括难治性抑郁、强迫症和辅助戒烟。
TMS也面临发展挑战，由于主要作用于皮层浅表区域，难以调控大脑深部病灶，适用疾病范围有限；设备庞大，无法穿戴化和家用，需手持或手术机器人引导；长期安全性存忧，易诱发抽搐和短暂失忆，只能间歇性开展，高频TMS还可能诱发癫痫（罕见），需严格筛选患者。
2.2.2.经颅电刺激TES
经颅电刺激利用低强度的电流刺激大脑皮层的靶区域，进而调节大脑皮层神经元兴奋性、调节脑电波节律、促进神经重塑和修复、改善脑部供血。根据电极阵列的排布，产生的电流方向可调整。TES可分为经颅直流电刺激tDCS、经颅交流电刺激tACS和经颅随机噪声刺激tRNS。
TES不断升级为高精度经颅电刺激（HD-tES）、时间相干刺激（TI-tES）等范式 HD-tES技术，更容易激活径向排列的锥体神经元，在认知功能调控上有更显著的临床效果。改进的TI-TES技术是可以实现无创深部脑区刺激的，近期的临床研究已经证实可到海马，纹状体等区域。
2.2.3.经颅超声刺激tFUS
tFUS利用声波特性，将声束聚焦于小焦点，不影响周围组织。其具有高空间分辨率，可精确聚焦到 2-3 毫米脑区，实现高选择性神经调节；效应可逆，调整参数或停止刺激即可终止作用；通过调整频率、强度等参数，可双向调控神经元活动，实现个性化治疗，在抑郁症、帕金森病等神经和精神疾病治疗中显潜力。Brainbox公司的 NeuroFUS Pro系统支持高分辨率tFUS刺激，兼容 EEG、fNIRS等多模态技术，已用于部分机构探索 tFUS 对认知功能的调节机制。
超声经颅骨应用仍存在多重技术难点：颅骨高阻抗导致超声大量反射吸收、能量衰减，穿透和聚焦难，需精确声学建模与校正；个体头骨厚度和密度差异大，需个性化参数优化；头部形状和头骨特性使超声在颅骨内多次反射折射，相位改变导致聚焦难，虽用光学追踪和声学模拟校正，但光学定位系统存在无机械臂自动追踪、依赖人工手持、受试者需长期固定、舒适性差、价格昂贵等问题，且深度、位置及焦域控制难度极大。目前尚无 tFUS 设备获 FDA临床治疗批准。
2.3.1.技术原理
开环和闭环控制系统的概念起源于工程和控制理论领域，近年来已被广泛引入生物和神经科学研究中。在生物实验中，特别是动物实验里，开环系统往往是直接施加干预（如刺激或治疗），不依据动物行为或反应做实时反馈调整；闭环系统则更贴合大脑自然运作逻辑，持续监测行为或生理信号，还能依反馈实时调整干预参数。
在神经调控实践中，由于缺乏实时响应能力，开环系统在某些场景中表现逊色，例如治疗癫痫时，开环系统以固定的频率和强度进行刺激，不管患者大脑的实际电活动状态是否发生改变。仅靠开环方法独立刺激设备对头部刺激疗效难达预期，可能出现刺激不足或过度刺激的情况，影响治疗效果。
闭环反馈系统作为智能化、自适应的神经技术系统，可实时监测神经信号或行为反应，基于数据动态调节神经调控刺激参数，不仅能够解读神经元电信号，还可转化为控制命令，实现与环境的交互控制，根据个体差异和实时状态调整，构建“信号采集-算法处理-动态刺激-再监测”闭环循环来实现精准调控，提升疗效和安全性，适用范围更加广泛。
闭环神经调控系统以大脑为受控对象，借助传感器记录生物标志物，即通过 EEG、MEG、fMRI等技术采集大脑信号，实时监测大脑状态。采集的信号经解码器和算法进行特征提取与模式识别，转化为可理解的大脑指令，该指令决定后续控制逻辑，可用于控制外部设备。设备执行动作后，通过视觉、听觉、触觉反馈将结果多模态传递回大脑，让用户感知并辅助大脑学习优化神经活动，形成“大脑-外部设备”的闭环。
若大脑指令需精准调节神经活动，会进入“神经刺激闭环”，误差信号被传递至辅助控制器，整合反馈信息并经优化算法动态调整刺激参数（如强度、频率），编码器将调控需求编码为具体刺激参数，驱动TMS、tDCS/tACS、TUS等刺激器作为执行端调控大脑。刺激后的大脑活动再次被采集，通过生物标志物复测状态变化，重复闭环过程直至误差达预设阈值，保障调控精准有效，形成“刺激-监测-解码-再刺激”的无创神经调控闭环，实现神经活动精准调控。
2.3.2.技术瓶颈
无创神经调控闭环面临多方面挑战，核心是 “高精度需求与无创约束” 的冲突，颅骨衰减神经信号降低分辨率，信号输出易受噪声干扰、长期监测稳定性差，输入因个体差异大导致通用调控易失真。同时，信号处理等环节存在延时，复杂算法和高精度采集会加剧延时，影响疗效甚至引发副作用。闭环神经调控的实现离不开算法模型的支撑，算法模型需应对高通道记录及高时空分辨率带来的高计算资源需求，系统效能与数据质量、算法能力相关，可信数据库质量也影响系统稳定性。
临床转化中，市场需求不确定、需大规模验证安全性有效性、缺乏统一评价体系及高研发成本且回收期长等问题，共同制约着技术落地。
意识障碍含微意识状态、昏迷、植物状态等，认知障碍包括主观认知功能下降、轻度认知障碍、痴呆等。
脑机接口可绕过外周运动通路，直接检测大脑对刺激的神经反应，尤其基于脑电图的BCI成本低、适合床旁，能识别认知运动分离现象，为患者的评估和治疗提供客观依据。CenSyn的两通道手持式设备PenEEG™可随时记录脑电活动，机器学习算法在2分钟内检测大脑健康状态。
TMS和tDCS等多种神经调控方式对DOC患者有肯定的促醒作用，神经调控治疗可能成为临床治疗意识障碍的有效手段，适合在昏迷早期（发病1-3个月）介入，治疗效果更佳。目前国内外临床研究均处于早期探索阶段。解放军总医院第七医学中心昏迷促醒团队与北师大李小俚教授团队合作，在国内率先开展 rTMS 和 tDCS 意识障碍促醒治疗，前期临床中超半数患者经治疗后临床量表评分显著提升，相关结果已发表于SCI。
Sinaptica 公司的个性化闭环神经调控疗法 SinaptiStim-AD系统采用rTMS和tACS双重刺激模式，增强神经可塑性与记忆能力，精准调控默认模式网络以针对阿尔茨海默病核心病理区域，优化神经网络连接并提高安全性，2022年获美国FDA突破性设备认定。其通过EEG+MRI导航实时监测神经活动，经云端个性化引擎处理信息，智能优化刺激参数实现精准治疗。《Brain》发表的临床2期结果显示，其6个月内可减缓AD进展80%以上。
数据显示，2019年我国抑郁症和焦虑症的患病率接近7%，抑郁症患者中难治性抑郁症占比高达30%。目前传统药物治疗、物理治疗以及认知行为治疗效果有限。脑机接口和神经调控方式有望实现抑郁症等精神疾病的客观评估和个性化治疗。
中科院心理所张向阳团队在《JAMA Network Open》发表的多中心双盲随机对照研究，证实联合 tDCS+rTMS 治疗严重抑郁症的疗效与安全性。240名严重抑郁症患者随机分为4组（tDCS+rTMS、rTMS+假tDCS组、tDCS+假rTMS组和假tDCS+假rTMS组)，经2周治疗和2周随访，tDCS+rTMS治疗组的汉密尔顿抑郁量表24项总分显著下降。
Magnus Medical 的 SAINT 神经调节系统结合MRI与TMS，治疗前先扫描脑部，6小时处理后生成脑图及作用区域，治疗时通过线圈刺激器和3D相机确保精准定位。研究显示，217例重度难治性抑郁患者治疗后，90.5%达临床治愈标准，社会功能改善率89.2%，复发率8.6%（显著低于传统治疗的35%-50%）；连续治疗5天后抑郁症状平均减轻70%，等效于传统TMS 6周疗效。
肢体运动障碍以肌肉僵硬、无力、协调障碍为主要症状，卒中康复是重要应用领域。2019年中国脑卒中发病率201/10万，年新发超200万人，约80%出现肢体功能障碍，50%-80%有步行障碍。脑机接口在该领域的应用包括：1）辅助性BCI：获取运动意图，控制假肢或外骨骼等；2）康复性BCI：利用中枢神经可塑性，通过设备重复反馈刺激大脑，增强神经元突触联系以修复功能。
北京天坛医院团队发表的《脑电图：评估卒中后运动障碍及恢复情况的重要工具》提出， TMS-EEG 能实时评估皮质兴奋性和脑区连接，为个性化干预提供依据.急性期无运动诱发电位患者增强同侧初级运动皮层（M1）功能连接效果显著，中高功能患者调节对侧M1兴奋性更有效。其中，间歇 θ 爆发刺激（iTBS）表现突出，能使双侧感觉运动皮层 δ/θ 频段连接性提升 27%，脑网络全局效率提高 19%，优于传统 10Hz 重复 TMS，该技术在 30 例慢性脑卒中患者中验证，83% 患者干预后 3 个月内运动功能阶梯式改善。
癫痫与皮层神经发育缺陷关联紧密。国际抗癫痫运动调查显示，我国约有 900 多万癫痫患者，其中 30% 为药物难治性癫痫，潜在市场规模超70亿元。
基于EEG的癫痫自动检测可通过数据分析方法自动识别癫痫发作信号，减轻医生负担、提高诊疗效率。未来研究方向包括：构建大型高质量数据集、运用迁移学习、探索多类癫痫亚型识别、融合其他生理特征，以及开发轻量化深度学习模型。如荷兰代尔夫特理工大学开发的 EEG 预警系统，可提前17分钟预测发作，灵敏度达 92%。
2024年12月，加州大学戴维斯分校研究团队发布了一项临床研究“时间干扰电场刺激治疗癫痫（EE-DES-TIEF）”。初步结果显示，13例颞叶癫痫患者接受海马TIS后，同步颅内脑电图记录显示海马区域的癫痫放电显著减少。TIS可能成为治疗癫痫的一种有希望的非侵入性治疗方法，为患者提供更安全、高效的治疗选择。
我国儿童青少年 ADHD 患病率 6.26%，患者约 2300 万，治疗包括药物、行为等方式，但就诊率仅10%。2025年2月，德国马格德堡奥托·冯·格里克大学Kerstin Krauel博士团队发表于JAMA Network Open的随机临床试验《Prefrontal Transcranial Direct Current Stimulation in Pediatric Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: A Randomized Clinical Trial》发表的随机试验为tDCS治疗儿童ADHD提供依据：左背外侧前额叶皮层刺激显著降低工作记忆准确性且持续；右侧下额叶回刺激改善干扰控制能力，随访效果增强；不良事件轻微短暂。
根据美国2020年的一项调查，每36名8岁儿童中就有1名患有自闭症。ASD没有确切的治疗方法，当前主要采用行为治疗和抗精神病药物的组合。但药理干预可能导致不良反应，而行为治疗则昂贵且耗时，这会影响治疗的依从性。2025年4月21日，广州中医药大学刘振寰教授团队在《JAMA Network Open》发表的研究“Transcranial Pulsed Current Stimulation and Social Functioning in Children With Autism: A Randomized Clinical Trial”是针对3-14 岁自闭症谱系障碍ASD儿童的多中心、双盲、假刺激对照随机临床试验。试验显示，经颅脉冲电流刺激结合标准疗法在经4周20次治疗后，在社交功能（ATEC 评分改善 10.7%）和睡眠（CSHQ 评分改善 7.3%）方面的效果显著优于假刺激组，且安全性良好，无严重不良事件。
非侵入式脑机接口与闭环神经调控技术正处于快速发展阶段，在智能医疗领域已展现出明确的应用潜力，相关临床研究持续推进。作为非侵入式脑机接口技术发展的核心进阶方向，闭环神经调控通过“信号采集-算法处理-动态刺激-再监测”的自适应循环，有效突破了传统开环调控在精准性与个性化上的局限，为脑机接口从基础研究迈向临床实用化提供了关键支撑。
当前，多模态信号采集技术持续迭代，结合深度学习等算法的解码能力不断提升，推动非侵入式系统在意识障碍、精神疾病、运动康复等医疗场景的应用逐步深入。尽管在信号高精度准确处理、实时性优化、计算资源适配及临床转化等方面仍面临挑战，但随着技术瓶颈的逐步攻克与政策支持的持续加码，闭环神经调控有望进一步释放非侵入式脑机接口的潜力，为人类探索大脑功能、改善神经健康开辟更广阔的路径。
参考文献
1.https://doi.org/10.3389/fnins.2024.1449208 Chen Y, Wang F, Li T, Zhao L, Gong A, Nan W, Ding P, Fu Y. Considerations and discussions on the clear definition and definite scope of brain-computer interfaces. Front Neurosci. 2024 Aug 5;18:1449208. doi: 10.3389/fnins.2024.1449208. PMID: 39161655; PMCID: PMC11330831.
2. Li W, Gao C, Li Z, Diao Y, Li J, Zhou J, Zhou J, Peng Y, Chen G, Wu X, Wu K. BrainFusion: a Low-Code, Reproducible, and Deployable Software Framework for Multimodal Brain‒Computer Interface and Brain‒Body Interaction Research. Adv Sci (Weinh). 2025 Jun 5:e17408. doi: 10.1002/advs.202417408. Epub ahead of print. PMID: 40470749.
3. Hueber, P. et al. Benchmarking of hardware-efficient real-time neural decoding in brain–computer interfaces. Neuromorph. Comput. Eng. 4, 024008 (2024).
4.Nourizonoz, A. et al. EthoLoop: automated closed-loop neuroethology in naturalistic environments. Nat Methods 17, 1052–1059 (2020).
5.Soleimani, G. et al. Closing the loop between brain and electrical stimulation: towards precision neuromodulation treatments. Transl Psychiatry 13, 1–17 (2023).
6.Zhou D, Li X, Wei S, et al. Transcranial Direct Current Stimulation Combined With Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation for Depression: A Randomized Clinical Trial. JAMA Netw Open. 2024;7(11):e2444306. doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.44306
7. https://news.ifeng.com/c/8g2F7XWsiJD
8.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0956566325001952?via%3Dihub=
9. https://mp.weixin.qq.com/s/pJPOZn5hprDpRV8Y6MNXoA
10. https://mp.weixin.qq.com/s/aoYNgjDCAmDEGeGTKC1OQg
11.https://mp.weixin.qq.com/s/Hp7YyoRnh-xnNylJLGJJRA
12.http://www.truth-med.com/truthMed/news/desc/1899394947425677314?index=68
13. https://clinicaltrials.gov/study/NCT06716866