腦機接口（BCI）技術能讓用戶在不移動身體的情況下操作外部設備?；谀X電圖（EEG）的BCI系統(tǒng)具有時間分辨率高、使用方便和便攜等優(yōu)點。然而，有關高空間分辨率EEG對解碼精確肢體運動（如手指運動）的研究仍然較少。韓國科學技術院等合作通過超高密度腦電記錄系統(tǒng)實現(xiàn)單個手指運動精準解碼。該研究成果于近日發(fā)表在期刊《Frontiers in Neuroscience》上，題為：Individual finger movement decoding using a novel ultra-high-density electroencephalography-based brain-computer interface system。
研究人員使用了直接附著在頭皮上的柔性電極網(wǎng)格，從而提供了超高密度腦電圖（uHD EEG）。他們將記錄系統(tǒng)放置在受試者頭皮的對側感覺運動皮層上，通過256個通道對單個手指運動進行解碼，以研究該系統(tǒng)的性能。常規(guī)腦電圖的電極間距平均為60~65 mm，uHD EEG的電極間距平均為8.6 mm。5名健康受試者參加了試驗，根據(jù)視覺提示進行單指伸展，試驗過程通過攝像機記錄。研究人員采用支持向量機(SVM)對EEG信號進行手指活動兩兩分類。受試者的平均分類準確率為64.8（6.3）%，中指與無名指的平均準確率最高，為70.6（9.4）%。
該研究為BCI手指運動控制外部設備奠定了基礎，未來還需要使用帶有實時反饋和運動想象任務的uHD EGG系統(tǒng)進行進一步研究，以提高分類性能。
注：此研究成果摘自《Frontiers in Neuroscience》，文章內容不代表本網(wǎng)站觀點和立場，僅供參考。
