基于精细运动想象的脑机接口技术研究进展  

作　　者：邱爽 张裕坤 吴晨瑶 马学林 魏玮[1] 何晖光[1,2,3,4] 

机构地区：[1]中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心,北京市100190 [2]中国科学院大学人工智能学院,北京市100049 [3]中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心,北京市100190 [4]中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室,北京100190

出　　处：《人工智能》2021年第6期40-50,共11页Artificial Intelligence View

基　　金：国家重点研发计划(2018YFC2001300);中国科学院B类战略性先导科技专项(XDB32040200)。

摘　　要：基于运动想象的脑机接口(Motor Imagery based Brain-Computer Interface,MIBCI)对运动康复具有重大意义。然而,现有MI-BCI指令集有限,在高维精细运动控制时,运动意图与动作输出无法匹配,不利于构建反馈真实运动意图的闭环运动康复系统。近年来,精细运动想象编解码研究逐渐受到关注与重视,在范式与解码方法两方面取得了一些研究进展。范式方面,一些研究对想象单一肢体不同关节、同一关节不同自由度的动作进行了尝试;解码方法方面,传统机器学习、深度学习与基于领域自适应的迁移学习方法等被引入到了精细运动想象解码研究中。本综述讨论了基于脑电信号的精细运动想象范式与解码方法的研究进展,并展望了其未来前景,以期促进精细运动想象脑机接口技术的深入研究及未来应用。

关 键 词：脑机接口 脑电 精细运动想象 范式 解码 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] R322.81[自动化与计算机技术—控制科学与工程]