在中风患者双足任务中，运动相关皮层电位和顶枕-中央前区连通性的时间同步性 背景介绍 在中风后康复研究中，功能连通性（FC）、运动相关皮层电位（MRCP）和步态活动是与康复结果相关的常见衡量指标。尽管这些都已被单独研究，但它们之间的相互关系，特别是与双足辨别性的相互关系，尚未得到深入探讨。中风患者的康复效果差异显著，这些指标之间的关系可能揭示新的康复策略和疗法。 论文来源 这篇文章由 Chun-Ren Phang, Kai-Hsiang Su, Yuan-Yang Cheng, Chia-Hsin Chen 和 Li-Wei Ko 等学者撰写，分别来自 National Yang Ming Chiao Tung University, Kaohsiung Medical University ...

脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）是将神经系统与外部环境连接的一种通讯手段。运动想象（Motor Imagery, MI）是BCI研究的基石，它指在运动执行前的内在演练（Internal Rehearsal）。非侵入性技术如脑电图（Electroencephalography, EEG）因其成本效益高与便利性，可以高时间分辨率记录神经活动。当受试者想象移动身体特定部位时，大脑特定区域会发生能量变化（ERD/ERS），这些变化可以通过EEG记录并用于辨别运动意图。MI基础的BCI系统已经取得显著进展，能够控制外骨骼和光标，特别是与虚拟现实技术结合，用于中风康复的潜力更为显著。 目前，MI解码方法的高性能是这种系统成功的关键。然而，相比于依赖外部刺激的其它BC...

研究背景 脑机接口技术（brain-computer interface, BCI）可以实现大脑与外部设备的直接通信，广泛应用于人机交互、运动康复、医疗等领域。BCI的常见范式包括稳态视觉诱发电位（steady-state visual evoked potentials, SSVEP）、P300、运动想象（motor imagery, MI）等。其中，MI-BCI因其广泛应用前景而备受关注。 MI-BCI通常使用脑电图（electroencephalography, EEG）信号检测运动想象，使得用户能够通过想象运动来控制设备，如电动轮椅、光标和上肢机器人。然而，脑活动的不稳定性和低信噪比（signal-to-noise ratio, SNR），以及个体间信号的差异和EEG信道间的相关性，...

研究背景及目的 近年来，脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）系统在神经工程和神经科学领域广泛应用，而脑电图（Electroencephalogram，EEG）作为反映中枢神经系统不同神经元群体活动的数据工具，已经成为这些领域中核心的研究内容。然而，EEG信号具有低空间分辨率、高时间分辨率、低信噪比以及个体差异大等特征，这些都为信号处理和准确分类带来了极大的挑战。尤其在运动想象（Motor Imagery，MI）这一EEG-BCI系统常用范式中，准确分类不同MI任务的EEG信号对于BCI系统的功能恢复和康复具有重要意义。 传统的MI-EEG分类方法通常基于手工特征提取和分类，但这些方法可能在特征提取阶段丢失EEG的有用信息。近年来，深度学习模型因其自动特征提取和...