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卒中后运动功能受损个体的手功能恢复仍然是一项重大挑战。无创脑机接口（BCI）旨在通过将神经信号转化为机器人辅助来解决这一问题；然而，在既往未接受过脑机接口训练的人群中，尚未证明其能够实现单个手指的控制。在本研究中，我们考察了无既往脑机接口经验的卒中患者是否能够通过运动想象实现手指级别的机器人控制。9名受卒中影响的参与者完成了实时脑机接口任务，通过对脑电图中解码出的想象手指运动进行控制，驱动机械手完成操作。平均而言，参与者在双手指任务中的解码准确率达到84%，在三手指任务中的解码准确率达到61%，表明在单个手指层面可以实现可靠控制。这些结果表明，卒中后与精细运动控制相关的可区分神经信号仍然存在，并且能够通过数据驱动的深度学习解码器加以利用。传感器水平和源水平的电生理分析进一步揭示了与卒中相关的神经重组模式。总体而言，这些发现支持无创、手指级别脑机接口在卒中后机器人辅助中的应用潜力。
适应性神经重组使无 BCI 使用经验的卒中幸存者能够实现实时手指级机器人控制 | bioRxiv
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适应性神经重组使无 BCI 使用经验的卒中幸存者能够实现实时手指级机器人控制
Yidan Ding
Maxim Karrenbach
Zachary Johnson
Hanwen Wang
Jintao Zhang
George F Wittenberg
Bin He
doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.15.732267
Yidan Ding
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在卒中后运动功能受损个体中，手功能的恢复仍然是一项重大挑战。无创脑机接口（BCI）旨在通过将神经信号转化为机器人辅助来解决这一问题；然而，在没有 BCI 使用经验的人群中，个体手指控制尚未得到证明。在本研究中，我们考察了无既往 BCI 使用经验的卒中患者是否能够利用运动想象实现手指级机器人控制。9 名受卒中影响的参与者执行实时 BCI 任务，通过对脑电图中解码出的想象手指运动进行控制，操纵一只机器手。平均而言，参与者在双指任务中的解码准确率达到 84%，在三指任务中的解码准确率达到 61%，表明在个体手指层面可实现可靠控制。这些结果表明，卒中后与精细运动控制相关的可辨别神经信号依然存在，并且可以借助数据驱动的深度学习解码器加以利用。传感器层面和源层面的电生理分析进一步揭示了与卒中相关的神经重组模式。总体而言，这些发现支持无创手指级 BCI 在卒中后机器人辅助中的应用潜力。
利益冲突声明
YD 和 BH 是与本研究所用机器人手指 BCI 技术相关的一项待审专利申请的共同发明人。
版权
本预印本的。
本文依据 CC-BY 4.0 国际许可协议 公开提供。
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发布于 2026 年 6 月 18 日。
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Yidan Ding
Maxim Karrenbach
Zachary Johnson
Hanwen Wang
Jintao Zhang
George F Wittenberg
Bin He
bioRxiv 2026.06.15.732267； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.15.732267
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适应性神经重组使无 BCI 使用经验的卒中幸存者能够实现实时手指级机器人控制
Yidan Ding
Maxim Karrenbach
Zachary Johnson
Hanwen Wang
Jintao Zhang
George F Wittenberg
Bin He
bioRxiv 2026.06.15.732267； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.15.732267
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.15.732267v1?rss=1
🏷️ 脑机接口 卒中康复 运动想象 脑电解码 神经重组 机器人手控制