研究目的
开发一个基于非侵入式脑电图（EEG）的脑机接口与非侵入式功能性电刺激（FES）相结合的综合框架，用于上肢康复，从而为四肢瘫痪患者实现更有效的运动康复。
研究成果
集成式BCI-FES系统证明了上肢康复的可行性，健康受试者准确率达到70%以上。该系统显示出恢复神经损伤患者运动功能的潜力，但需要进一步优化和患者测试。
研究不足
该研究尚属初步阶段，其局限性包括控制指令的离散性，以及在连续控制和运动模式转换方面仍需优化。未来工作将聚焦于自适应算法优化及患者测试。
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掺杂SiO?纳米粒子的量子点白光发光二极管的光学性能散射效应
DOI：10.1109/JQE.2020.2986018
期刊：IEEE Journal of Quantum Electronics
出版年份：2020
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
传统康复技术对四肢瘫痪患者的恢复效果有限。脑-机接口（BCI）提供了一种不依赖周围神经和肌肉正常输出的交互通道。本文建立了一个基于非侵入式脑电图（EEG）的BCI与非侵入式功能性电刺激（FES）的集成框架，有望使上肢实现更有效的运动康复。该BCI采用基于稳态视觉诱发电位的EEG信号，通过模式识别方法提取其频域特征，对五名受试者的运动意图识别平均准确率达73.9%。进一步将运动意图转化为指令触发FES，采用迭代学习控制方法调控FES，刺激上肢相关肌肉追踪目标速度与位置。这项技术能有效恢复、强化或替代神经损伤患者丧失的运动功能。五名健康受试者的实验表明，BCI与上肢FES的集成方案对改善上肢功能障碍（尤其是四肢瘫痪患者）的功能恢复具有可行性。
作者：
Xingang Zhao，Yaqi Chu，Jianda Han，Zhiqiang Zhang
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