打破有线束缚：Mentalab Hypersync 如何重新定义生理研究的「时间精度」

在神经科学与生理学研究领域，数据的时间同步精度往往决定着实验结论的可靠性。传统有线同步方案虽能满足基础需求，却在灵活性与生态兼容性上捉襟见肘。2025 年，Mentalab 推出的Hypersync 高精度无线同步系统，以亚毫秒级精度与全场景无线化能力，为超扫描、多模态研究等前沿领域开辟了新路径。

Mentalab 的无线同步系统在我们位于慕尼黑 Marienplatz 的办公室运行-来源官网

一、传统同步方案的「三重困境」

在亲子互动的脑间同步研究中，孩子因头部电缆限制无法自由活动，导致社交信号失真；

多模态实验中，EEG 与 ECG 设备的电缆缠绕不仅影响受试者舒适度，更可能引入电磁噪声；

ERP 实验中，触发电缆的物理连接限制了刺激设备的摆放位置，迫使研究人员妥协于非理想实验设计。

这些困境的根源，在于传统方案难以平衡精度、灵活性与扩展性。无线设备的时钟漂移（如每小时误差达毫秒级）、蓝牙 / Wi-Fi 的随机延迟（抖动可达数十毫秒），以及多设备协调的复杂性，使得长时动态研究始终存在数据错位风险。而 Mentalab 的 Hypersync，正是为破解这些难题而生。

Hypersync 的「无线革命」：三大核心突破

1. 自然场景下的超扫描：让互动回归真实

传统有线 EEG 系统要求参与者固定坐姿，这对「脑对脑耦合」研究构成致命限制。Hypersync 通过多设备无线同步协议，允许父母与孩子各自佩戴 Mentalab Explore Pro 设备自由互动，同步精度达亚毫秒级。在一项关于「共同阅读时脑间同步」的研究中，研究人员首次捕捉到父母与儿童在指认图片时，前额叶皮层的 α 波同步性提升 23%，这一发现得益于无线化带来的自然交互场景。

2. 多模态集成：从「单维观测」到「立体解析」

生理信号的关联分析需要多设备协同。Hypersync 支持同一受试者佩戴 3-4 台 Mentalab 设备，同步采集 EEG（脑电）、ECG（心电）、EMG（肌电）甚至 EGG（胃肠电）。例如，在压力反应研究中，研究者通过同步数据发现：受试者前额叶 θ 波功率升高时，心率变异性（HRV）下降与咬肌 EMG 信号增强呈现0.92 的强相关性，这种多维关联在传统单设备方案中极易被忽略。

3. 无线事件标记：ERP 研究的精度跃升

事件相关电位（ERP）对刺激 - 反应的时间对齐要求苛刻。Hypersync 通过无线触发模块，将刺激计算机与 EEG 放大器的同步延迟控制在0.5 毫秒以内，彻底取代易受干扰的物理触发电缆。某大学实验室使用 Hypersync 重复经典 P300 实验时发现，无线方案的N200成分潜伏期标准差较有线方案降低 40%，数据稳定性显著提升。

三、重新定义研究工具：Hypersync 的技术基因

即插即用的「极简主义」：
系统无需复杂配置，通过 Mentalab Cloud 一键完成设备配对，研究人员可在 10 分钟内搭建多设备同步环境，将更多精力投入实验设计。

轻量化的「移动基因」：
同步模块仅重 80 克，可直接集成于 Explore Pro 设备，支持户外、诊室等多场景数据采集。在一项关于「城市噪音对脑电影响」的田野研究中，研究团队携带 Hypersync 在地铁站、公园等环境中完成连续 6 小时记录，数据同步误差始终小于1毫秒。

开放兼容的「生态思维」：
支持实验室流层（LSL）协议，可与 EyeLink 眼动仪

Hypersync 的多元应用场景

社交神经科学：

研究团队利用 Hypersync 同步4名乐手的 EEG，发现即兴演奏时顶叶皮层的 β 波同步性显著高于预设曲目，揭示了创造性协作的神经机制。

临床康复领域：

在帕金森患者的步态训练中，同步 EEG 与下肢 EMG 数据显示，经颅磁刺激（TMS）触发的运动皮层激活与腓肠肌电信号的时间差可精确至 1.2 毫秒，为个性化治疗方案提供了新依据。

婴儿发展研究：

传统有线 EEG 难以记录婴儿的自然活动，Hypersync 使研究人员首次能够在爬行、亲子游戏等场景中同步监测脑电与眼动数据，发现 6 个月大婴儿的注视偏好与前额叶α波功率存在显著关联。

Mentalab Hypersync 的诞生，标志着生理研究从「受限的实验室环境」向「自由的生态化场景」迈进。当无线化与高精度不再是选择题，当多模态数据能够在时间轴上完美对齐，人类对大脑与身体的认知将突破设备限制，触及更真实的生命动态。

正如 Mentalab 首席科学家 Dr. Sarah Wagner 所言：「Hypersync 不是对有线方案的简单替代，而是一场关于『如何让研究工具适应人类行为』的范式革命。」从慕尼黑的实验室到全球各地的研究现场，这款无线同步系统正在重新书写神经科学的研究规则 —— 现在，研究者们终于可以说：「让数据去适应生活，而不是让生活适应数据。」