# 3D 大脑虚拟试验平台：全球模型、数据、设备与验证方案

资料检索截止：2026-07-26（Asia/Shanghai）  
系统版本：R1 公网工作台  
目标用途：脑机接口临床前研发决策支持

## 摘要

现成软件可以解决大脑虚拟试验中的一部分问题，但没有一个项目能独立完成个体解剖、神经动力学、采集前向模型、刺激场、设备误差、闭环控制、虚拟队列和临床验证。合理的技术路线不是寻找一个“全能数字大脑”，而是建立可替换的模型注册表：每个模型单独记录版本、输入输出、算力、许可证、基准、不确定性、适用域和可信度。

本项目据此实现了一个 PC 优先、手机可用的 3D 工作台，覆盖 EEG、MEG、fNIRS、fMRI、ECoG、sEEG、皮层内记录、tES、TMS、DBS 和皮层刺激 11 条路径。浏览器只执行确定性的标准化信号代理，用来测试协议、参数、随机种子、场景交互和结果哈希。代理没有生理或设备单位，不能预测患者、剂量、疗效或安全性。TVB、NEURON、NEST、MNE、SimNIBS 等重计算候选应部署在隔离私有执行器内，不能占用当前两台公共 Web 服务器。

这套系统可以降低早期方案筛选、软件集成、参数敏感性和失败注入的成本，也能减少无效的实体试验迭代。它不能代替必要的台架、动物、人体、伦理或注册工作。

## 1. 调研方法

检索覆盖 FDA、NMPA/CMDE、ISO、IEC、ASME、NIH/HCP、Allen Institute、OpenNeuro、DANDI、BIDS、NWB、GitHub 官方仓库和同行评审原始研究。版本、发布日期、许可证和数据集人数优先使用官方 API、固定发布页或 DOI 元数据核对。

现有全局来源库保持 `S0001-S0221` 不变。已经审计过的 MNE、MNE-BIDS、FieldTrip、OpenNeuro 数据集和中国监管资料继续复用原编号；新发现先使用 `3DB-Sxxx`，等待后续独占协调会话合并。没有因为网页可访问就推定可以镜像全文，也没有绕过登录、付费墙、验证码或访问控制。

详细审计材料位于：

- `research/3dbrain/workstreams/models-data.md`
- `research/3dbrain/workstreams/modalities-devices.md`
- `research/3dbrain/workstreams/validation-regulatory.md`
- `research/3dbrain/sources.csv` 与五个配套台账

## 2. 产品边界

系统支持以下工作：

1. 比较解剖模板、传感器、电极、线圈、导线和回路参数。
2. 重放公开的 BIDS/NWB 数据，验证单位、坐标、时间戳、事件和缺失数据处理。
3. 对前向物理、神经动力学、噪声、解码和反馈做参数扫描与不确定性传播。
4. 为台架、动物或人体研究生成可复现的协议、失败记录和证据包。
5. 用虚拟队列检查方案对人群假设、放置误差、阻抗、噪声和延迟的敏感程度。

系统不能单独得出诊断、处方、最佳刺激参数、临床疗效、长期植入安全或监管符合性结论。虚拟人数不计入真实受试者人数。注册平台显示“完成”也不等于已有结果。

## 3. 分层架构

| 层 | 责任 | 公网部署 |
|---|---|---|
| 展示层 | 3D 场景、协议、公开示例、结果比较、证据卡和导出 | 是，静态文件 |
| 私有控制层 | 身份、权限、模型注册、任务队列、审计和私有端点发现 | 否 |
| 数据层 | DICOM、NIfTI、BIDS、NWB、EDF、BrainVision、XDF、去标识和哈希 | 仅公开示例 |
| 科学模型层 | 解剖、连接、动力学、前向场、设备、噪声、解码和队列 | 浏览器只含演示代理 |
| 执行层 | WebGPU、CPU/GPU 容器、Slurm/HPC、资源限制和检查点 | 重计算不在 Web 服务器 |

每次运行应固定输入哈希、模型版本、容器摘要、参数、单位、坐标系、随机种子、执行器和输出哈希。旧实验永久绑定旧模型；模型更新不能重写历史结果。

## 4. 模型候选

### 4.1 解剖、配准和连接组

| 候选 | 已核版本 | 建议用途 | 主要限制 |
|---|---:|---|---|
| FreeSurfer | 8.2.0 | 皮层表面、分区和形态统计 | 需许可密钥；病灶、切除、儿童和异常解剖要人工 QC |
| FSL | 6.0.7.18 部署线 | 分割、配准、fMRI 和扩散工具链 | 未取得带日期的不可变套件发布证据，暂不作为固定生产基线 |
| ANTs | 2.6.5 | N4、仿射和 SyN 配准 | 配方、插值和 Jacobian 失败会改变结果 |
| TemplateFlow | 资产级固定 | 模板、图谱、表面和掩膜解析 | 客户端版本不等于档案内容版本；每个资产单独查许可 |
| DIPY | 1.12.1 | 扩散模型和 tractography 交叉检查 | 流线不是轴突，也不是个体连接真值 |
| MRtrix3 | 3.0.8 | FOD、ACT、tractogram 和 connectome | 结果依赖 response、seeding、stopping、SIFT 和阈值 |

推荐把 FreeSurfer/ANTs 作为个体解剖候选，把 DIPY/MRtrix3 作为互相检查的扩散链。任何自动分割或配准都要保留可视化 QC、地标误差、重叠度和 Jacobian 异常，而不是只保存一张漂亮表面图。

### 4.2 神经动力学和细胞模型

| 候选 | 已核版本 | 许可证记录 | 计算尺度 | 当前评级 |
|---|---:|---|---|---|
| The Virtual Brain | 2.10.0 | GPL 条款；精确分发许可证待复核 | 区域级全脑神经质量/平均场 | 研究级候选 |
| NEURON | 9.0.1 | 未核定 | 多室细胞、轴突和离子机制 | 演示级候选，许可需复核 |
| NEST | 3.10 | GPL-2.0-or-later | 大规模点神经元网络 | 演示级候选 |
| Brian2 | 2.10.1 | CECILL-2.1 | 单位感知方程和快速网络原型 | 演示级候选 |
| BMTK / SONATA | 1.2.0 / 规范快照 | BSD-3-Clause | 网络编排与交换 | 演示/研究接口 |
| LFPy | 2.3.9rc2 | GPL-3.0 | 细胞到 LFP/CSD/EEG/MEG | 发布候选，暂不进生产 |

TVB 能生成与区域连接相关的动力学，但多组参数可能拟合相似的功能连接。拟合不是机制证明。NEURON、NEST 和 Brian2 即便复现了部分放电统计，也可能在树突、电流、LFP 和场传播上互相不一致。

### 4.3 采集与刺激物理

MNE-Python 1.12.1 可承担 EEG、MEG、iEEG、fNIRS 的数据对象、BEM/FEM 接口、前向/逆解和协方差。Brainstorm、FieldTrip 可作独立管线对照。三者的结果只有在头模型、组织电导、坐标、传感器、参考和统计量完全对齐后才可比较。

SimNIBS 4.6.0 是 tES/TMS 有限元候选，许可证记录为 GPL-3.0-or-later。该组件适合以隔离进程提供研究服务；是否嵌入商业发行需要单独法律判断。电场图不等于神经激活、疗效、安全或剂量建议。

### 4.4 开源组件的真实集成状态

`selected` 只表示当前确实采用的运行时或派生资产，不表示所有候选已经接入。Three.js 0.178.0 已固定并随包提供（`vendored/pinned`）；TVB Data 3.0.0 只用于派生参考表面（`derived`）。NiiVue 0.69.0 是 `planned`，vtk.js 36.5.3 是 `reserve`。TVB、MNE-Python、MNE-BIDS 0.19.0（固定官方 `v0.19.0` release/tag）、SimNIBS、NEST 和 Brian2 等私有执行器均为 `discovery-only/planned`，当前公网系统未声称集成。

BIDS 的角色是开放标准/规范（`open_standard/specification`）；PyNWB 是 Python 实现与 I/O 库（`Python implementation/I/O library`），不能把二者都概括为“数据标准”。矩阵中的维护状态只表示截至 2026-07-26 观察到固定发布版本；采用度未做统一阈值或遥测审计，因此记为 `not_quantified`。

DBS 和皮层刺激保留 FEM 与轴突模型接口。Lead-DBS 的当前版本/许可证据、OSS-DBS 的仓库身份和许可尚未完成审计，所以没有被写成可验证临床内核。

## 5. 数据集

| 数据集 | 固定版本 | 人数/模态 | 可用场景 | 不可外推边界 |
|---|---:|---|---|---|
| HCP Young Adult 1200 Subjects Release | 2017-03-01 | 1,206 名青年参与者；MRI/MEG 等模态完整性不同 | 连接组派生和家系分组测试 | 不含 fNIRS；健康青年不能代表疾病、儿童或特定地区人群 |
| OpenNeuro ds004504 | 1.0.8 | 88 人，19 通道、500 Hz EEG | 读取、分组泄漏和临床 EEG 管线 | 单中心，诊断、年龄、药物和采集可能混杂 |
| OpenNeuro ds003061 | 1.1.1 | 13 人，64 EEG + 11 MISC，256 Hz | P300 事件、触发、BIDS 往返 | 小样本，环境字段可能泄漏标签 |
| OpenNeuro ds003029 | 1.0.5 | 35 名癫痫患者，ECoG/sEEG | 多中心植入数据重放 | 中心、设备、植入和标注混杂；必须按患者和中心留出 |
| DANDI 000623 | 0.240227.2023 | iEEG/单神经元/fMRI | 跨模态重放 | 描述称 20 名 iEEG，资产摘要称 16 名，冲突必须保留 |
| DANDI 000252 | 0.230408.2207 | 2 人，皮层内尝试手指运动 | NWB 读取和漂移测试 | 极小样本，不可作为性能或人群估计 |

所有数据拆分以受试者、中心和完整 run 为单位。随机拆分窗口会把同一人的设备、噪声或病理特征泄漏到测试集。

## 6. 11 条路径的最小模型

### EEG 与 MEG

保存 MRI/CT 头模型、组织标签、电导率、传感器位置和方向、参考、采样时钟、噪声协方差和正则化。MNE 三层演示默认电导率 0.3/0.006/0.3 S/m 只是软件默认值，不能当作个体测量。至少扫描颅骨电导率和电极/头位误差。

噪声应含 1/f、50/60 Hz 及谐波、EOG/ECG/EMG、坏道、参考污染、饱和、丢包和时钟漂移。MEG 还要使用空室协方差和头动/配准误差，白噪声不能代替这两项。

### fNIRS 与 fMRI

fNIRS 保留波长、光源-探测器距离、短通道、原始光强、光密度、DPF/消光系数、采样率、运动和系统生理。缺少校准时保持光密度，不强制输出 HbO/HbR 浓度。

fMRI 把 BOLD 作为观测模型，记录 TR、TE、场强、体素、切片时间、呼吸、心动、运动、漂移和预处理。浏览器代理不输出 `%BOLD`，因为没有序列和实验数据支撑这个单位。

### ECoG、sEEG 与皮层内记录

接触点位置、直径/长度、间距、参考、滤波、采样率和临床事件分别保存。尖峰生成器要模拟模板漂移、漏检、误检、不应期违例和通道丢失。Spike sorting 结果不是 ground truth。

长期阵列资料中 622 天平均可用记录寿命来自 2 名人类、17 只猴和 55 个阵列的混合汇总，只适合建立随机通道失效压力测试，不能推断人类植入寿命。

### tES、TMS、DBS 与皮层刺激

场求解保存网格、组织电导、接触/线圈姿态、回路、波形、电流或电压、脉宽、频率、阻抗和求解收敛。神经激活层另需轴突方向、髓鞘、包裹组织、电极界面和阈值模型。

Huang 等 2017 年在 10 名癫痫患者的 1,380 个颅内电极上测量了 2 mA tES；最大皮层场约 0.8 V/m，个体模型与皮层/深部场幅度相关为 r=0.86/0.88。该研究可作为同研究内校准和回归锚点，不能当作外部验证、疗效证据或推荐剂量。论文是 CC BY 4.0。

TMS 共识要求区分线圈输出、诱导场、神经靶点和实际效应。线圈位姿、个体解剖和脑状态是一等不确定性；运动阈值不能换算成通用皮层场强。

## 7. 设备模型系统

设备不是一张厂商图片。每个版本至少包含：

- 展示网格、原始 CAD、物理求解网格和简化级别；
- 坐标系、几何、材料、接触面积、阻抗、采样率、带宽和噪声；
- 触发延迟、时钟漂移、无线丢包、功耗、热约束和放大器恢复；
- 刺激波形、回路、充电平衡、隔离、灭菌和复用边界；
- 参数值、单位、不确定性、来源、厂商自报标记和版本哈希。

目录还应包含无线链路、触发器、FES、机器人/假肢、显示、音频和触觉反馈设备。当前发布包中的 `device-kit.glb` 是确定性示意资产，不能用于有限元、制造或临床放置。

## 8. 虚拟实验与队列

一次合格运行包含研究问题、目标用途、终点、成功标准、不可外推边界、数据快照、模型组合、对照、随机化、参数扫描、敏感性和失败注入。输出同时给点估计、区间或分布、主要方差来源、可信度和不能推出的结论。

虚拟队列可抽样解剖、组织参数、病理状态、设备放置、接触阻抗、信噪、运动、依从性和控制延迟。生成器必须记录拟合人群、相关结构、覆盖盲区和验证集。合成数据不能证明罕见不良事件不存在，也不能代替长期植入观察。

## 9. 验证和监管

机械模型与学习模型要分开建证据档案。

机械模型至少包含代码验证、计算验证、实验验证、不确定性、适用性和基于风险的充分性判断。FDA 2023 CM&S 指南明确针对物理、机械和第一性原理模型，不覆盖独立 ML/AI 模型。

学习模型需要固定训练、调参和锁定测试数据，检查受试者/中心泄漏、目标人群代表性、亚组、校准、鲁棒性、分布外失效和漂移。PCCP 是有边界的预定变更计划，不是无控制在线学习许可。

| 框架 | 当前状态 | 在系统中的用途 |
|---|---|---|
| FDA CM&S 2023 | 2023-11-16 最终指南 | 目标用途、模型风险、V&V、不确定性和充分性 |
| ASME V&V 40-2018 | stabilized maintenance | 风险知情的可信度目标 |
| ISO 14971:2019 | 2025-03-07 确认当前 | 风险管理过程，不给全球统一阈值 |
| IEC 62304:2006+A1:2015 | 当前；2026-07-15 进入 90.20 系统复审 | 软件生命周期和问题解决；基线需锁版本 |
| IEC 62366-1 | 当前 | 单位、坐标、参数输入、警告和结果解释的可用性 |
| IEC 81001-5-1:2021 | 当前且有修订活动 | 安全开发、完整性、访问、漏洞和更新 |
| NMPA 软件/网络安全指导原则 | 复用 S0170/S0171 | 中国注册前的条款级映射 |

任何“FDA 验证数字大脑”“替代临床试验”“虚拟患者等同真人”或“符合全部 ISO/IEC/ASME”的表述都超出了证据。

## 10. 当前实现

本次交付包括：

- 本地 Three.js 0.178.0 运行时、MIT 许可和 npm 完整性记录；
- 非空 3D 大脑与设备场景、四种视图、相机、旋转、适配和截图；
- 11 条路径、参数编辑、确定性运行、区间、时间轴、事件日志和结果哈希；
- JSON 实验包导入/导出、严格 Python 实验 schema、原子内容寻址结果包；
- 演示适配器、虚拟队列、模型晋升/冻结治理和 16 项仿真单元测试；
- 59 条任务局部来源、16 条关键主张、15 个模型、8 个数据集、35 个设备参数和 9 个标准记录；
- 固定版本模型/实验注册表和双服务器静态发布流程。

浏览器代理输出统一使用 `a.u.` 标准化任意单位。3D 模型是示意网格。以上两点会在页面和注册表中持续显示。

## 11. 降本与周期

最直接的节省来自把以下工作前移到虚拟层：格式与坐标错误、单位冲突、设备放置敏感性、采样/触发失败、模型不收敛、算法泄漏、闭环延迟和结果不可复现。它们如果在真实设备、动物或受试者阶段才暴露，返工成本更高。

实施顺序应保持四个门：

1. R1 工作流门：静态 3D、协议、导入/导出和演示代理。
2. R2 物理门：至少一条采集和一条刺激路径完成解析解、收敛、跨工具和公开测量基准。
3. R3 队列门：人群先验、相关结构、覆盖和结论敏感性通过预定测试。
4. R4 决策门：每个输出都有目标用途、模型风险、接受标准、残余问题和外部证据计划。

不要同时把所有重型候选接入生产。先选 EEG/MEG 前向模型和 tES/TMS 场模型，建立完整证据包，再扩到 iEEG、皮层内和 DBS。这样能控制许可、算力和验证负担，也能尽早发现架构问题。

## 12. 结论

最可行的方案是一套分层、可审计、可替换的虚拟实验平台，而不是一个声称覆盖全部生理的大模型。现有开源工具足以搭建研究链，但可信度必须按模型、目标用途和版本分别建立。当前 R1 已经把协议、3D 交互、全路径入口、确定性结果、证据边界和发布基础做成可运行系统。下一阶段的价值取决于真实基准，而不是增加更多视觉效果。

临床前阶段可用这套平台排除明显失败、比较方案和固定证据。进入设备验证、动物或人体研究时，仍需合格实验、伦理、质量体系和监管沟通。