为上肢辅助技术解读大脑机器相互作用:进步和挑战
Sutirtha Ghosh1, Rohit Kumar Yadav1, Sunaina Soni1
1Department of Physiology, All India Institute of Medical Sciences, New Delhi, India.
Frontiers in human neuroscience
|February 21, 2025
概括
解码大脑信号,用于上肢运动是辅助技术的关键. 使用EEG的脑机界面 (BMI) 是有前途的,但需要个性化和信号集成以更好地控制和神经康复.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 生物医学工程 生物医学工程
- 康复科学 康复科学 康复科学
背景情况:
- 了解上肢运动的神经编码对于推进辅助技术至关重要.
- 大脑机器接口 (BMI) 对于解码运动意图和动力学至关重要,基于脑电图 (EEG) 的系统为运动康复提供了非侵入性的好处.
研究的目的:
- 为了解决上肢运动的神经活动模式的最新进展提供全面的概述.
- 突出神经康复和脑机界面开发的未来研究方向.
主要方法:
- 关于在生理和辅助上肢运动期间神经活动模式的当前文献的综述.
- 对基于EEG的BMI系统进行运动控制的挑战和机遇的分析.
主要成果:
- 基于EEG的BMI显示出潜力,但面临不一致的运动相关性和个体变异性的挑战.
- 对生物机械因素的神经适应对于开发有效的辅助设备控制系统至关重要.
结论:
- 个性化调整和整合多个生理信号是提高BMI精度和可靠性的必要条件.
- 对神经适应和先进的BMI策略的进一步研究可以改善运动康复的结果.


