类型b：该文档是一篇综述论文，对脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）信号采集技术进行了系统性回顾与分类框架构建。以下为针对中文读者的学术报告：

作者及机构
本文由清华大学生物医学工程系的Yike Sun、Xiaorong Gao等团队，联合中国医学科学院生物医学工程研究所的Xiaogang Chen、中国科学院半导体研究所的Yijun Wang等跨机构团队合作完成，发表于期刊《Fundamental Research》2025年第5卷。

论文主题
论文题为《Signal Acquisition of Brain–Computer Interfaces: A Medical-Engineering Crossover Perspective Review》，从医学与工程交叉视角，对BCI信号采集技术进行了十年文献（2012–2022）的系统性梳理，提出了一种创新的“手术-检测”二维分类框架，并探讨了未来发展方向。

主要观点与论据

1. BCI信号采集技术的分类挑战与现有局限
传统BCI技术通常按侵入性（非侵入/侵入）分类，但新兴技术（如血管支架电极、组织电极）难以纳入传统框架。例如，He等（2020）提出按电极灵活性分类，Eric等（2021）提出基于传感器位置的分类，但均无法涵盖材料学和医学领域的最新进展。作者指出，现有分类缺乏跨学科兼容性，亟需更全面的框架以促进临床与工程协作。

2. 二维分类框架的构建与验证
作者提出以手术维度（非侵入、微创、侵入）和检测维度（非植入、介入、植入）构建3×3矩阵，形成9类技术全景图：
- 手术维度：依据解剖创伤程度定义。例如，微创技术需避免脑组织损伤（如颅骨钻孔），而侵入技术需直接接触脑组织（如皮层电极）。
- 检测维度：基于传感器操作位置。介入技术利用天然腔体（如血管），植入技术需穿透组织（如深部电极）。

通过分析Web of Science数据库6679篇文献，统计显示：85.87%研究采用非侵入非植入技术（如EEG），而微创介入技术（如Stentrode）仅占0.06%，验证了技术分布的不均衡性。

3. 代表性技术分析
- 非侵入非植入技术：
- *电磁信号*：EEG（低成本但易受组织干扰）和MEG（高时间分辨率但需超导屏蔽）。
- *血流信号*：fNIRS（近红外光检测血氧）和fMRI（高空间分辨率但延迟高）。多模态融合（如EEG-fNIRS）可提升信号互补性。
- 微创植入技术：
- *Stentrode*：通过血管导航将电极阵列植入静脉窦，可记录局部场电位（LFP），但存在血栓风险（Oxley等2016）。
- *皮层电描记术（ECoG）*：优于EEG的信号质量，但需开颅手术（临床主要用于癫痫定位）。

4. 潜在可行技术展望
- 非侵入植入技术：如组织穿透纳米机器人（Afari等2019），通过磁场引导穿透血脑屏障，但尚未实现信号验证。
- 微创植入技术：体内自组装电极（如Sha等2023的纳米片胶体），可减少手术创伤，但信号传输组件仍需传统植入。

5. 未来应用方向
- 消费电子领域：非侵入技术（如EEG耳机）适用于教育、游戏，但需解决毛发干扰问题。
- 复杂场景控制：微创技术（如临时颅骨电极）可平衡信号质量与安全性，适用于机械外骨骼控制。
- 医疗康复突破：侵入式技术（如Neuralink）在渐冻症患者运动解码中展现潜力，但需长期生物相容性验证。

论文价值与意义

1. 理论创新：提出的二维框架首次整合了手术创伤与信号源距离的双重标准，为跨学科研究提供统一语言。
   
2. 技术指导：通过技术分布统计，揭示研究空白（如微创介入技术），推动资源向高潜力领域倾斜。
   
3. 应用前瞻：强调AI算法（如深度学习）在信号解码中的角色，呼吁临床与工程协同优化闭环系统设计。
   

亮点
- 多学科交叉：融合神经科学、材料学、临床医学视角，例如将介入心脏病学概念（如血管支架）引入BCI领域。
- 数据驱动：基于大规模文献分析验证分类合理性，增强结论可信度。
- 技术伦理讨论：指出侵入式技术的不可逆性风险，倡导权衡信号质量与伦理可接受性。

此综述为BCI领域研究者提供了技术选择的系统性参考，尤其对临床转化中的权衡决策（如信号保真度 vs. 手术风险）具有重要指导意义。