文献速递 | 基于脑电图的脑机接口实现个体手指水平的实时机械手控制
6.4
来源：
脑机接口产业联盟
发布时间：
2025-09-01 19:49
摘要：
本研究展示了一种基于脑电图（EEG）的脑机接口（BCI）系统，能够实现个体手指水平的实时机械手控制。通过深度学习技术，该系统在21名健康参与者中实现了双指和三指的高准确率控制，分别达到80.56%和60.61%。研究强调了EEG-BCI在运动障碍者康复和日常生活中的潜在应用，尤其是在提供精细运动控制方面。
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关键证据
实现了双指MI任务的实时解码准确率为80.56%
提出了一种实时非侵入式机械控制系统
深度学习技术相对于传统方法在BCI解码中的优势已在多项研究中得到探讨
真实性检查
否
AI评分总结
本研究展示了一种基于脑电图（EEG）的脑机接口（BCI）系统，能够实现个体手指水平的实时机械手控制。通过深度学习技术，该系统在21名健康参与者中实现了双指和三指的高准确率控制，分别达到80.56%和60.61%。研究强调了EEG-BCI在运动障碍者康复和日常生活中的潜在应用，尤其是在提供精细运动控制方面。