Brain–computer interface control with artificial intelligence copilots
8.0
来源：
Nature
发布时间：
2025-09-02 03:30
摘要：
该研究探讨了人工智能助力的脑机接口（BCI）在帮助瘫痪患者控制计算机光标和机器人手臂方面的应用。通过采用混合自适应解码方法，研究团队成功提高了BCI的性能，使得参与者在目标命中率上提升了3.9倍。该技术展示了AI在脑机接口领域的潜力，可能为瘫痪患者提供更好的控制能力，具有重要的临床应用前景。
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关键证据
AI助力的BCI系统在目标命中率上提高了3.9倍。
提出了一种混合自适应解码方法，结合卷积神经网络和Kalman滤波器。
研究由加州大学洛杉矶分校的团队进行，具有国际影响力。
真实性检查
否
AI评分总结
该研究探讨了人工智能助力的脑机接口（BCI）在帮助瘫痪患者控制计算机光标和机器人手臂方面的应用。通过采用混合自适应解码方法，研究团队成功提高了BCI的性能，使得参与者在目标命中率上提升了3.9倍。该技术展示了AI在脑机接口领域的潜力，可能为瘫痪患者提供更好的控制能力，具有重要的临床应用前景。