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既往脑机接口（brain-computer interfaces，BCIs）研究已证实，对不同运动进行解码具有可行性。然而，对运动准备的检测（即根据脑信号解码参与者是否即将执行某一特定运动）受到的关注相对较少。本研究旨在评估一种基于运动准备生理机制的新模型在自主动作发生前的整个时段内检测即将发生的运动的性能。参与者（n=18，其中女性7名）完成了一项简单的自定步调运动任务：他们可以通过按键切换屏幕上显示的图像，也可以让计算机切换图像。研究使用脑磁图记录参与者的脑活动，并将其输入新开发的线性集成分类器；该分类器基于利用主成分分析（PCA）从时域、频谱域和黎曼域中提取的特征进行分类。随后，我们将其性能与脑机接口中使用的其他分类器进行了比较。我们的混合域黎曼集成（HYbrid Domain Riemannian Ensemble，HYDRE）分类器表现最佳，早在动作发生前1400毫秒，其平均解码性能便已高于随机水平，并在按键时达到最高76%的ROC评分。此外，时域和黎曼域的解码性能分别能够预测准备场和事件相关去同步化的幅度，这两者均为公认的运动准备标志。与单域方法相比，结合时域、频谱域和黎曼域的特征显著提高了运动准备的解码性能。通过利用各域中最具判别力的特征，HYDRE在基线解码性能不同的参与者中均实现了稳定的性能提升，有效应对了……中的个体间差异运动准备指标。
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https://doi.org/10.64898/2026.10.14.758540
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机构：里昂神经科学研究中心（CRNL）
摘要
既往脑机接口（BCI）研究已证明，解码不同动作是可行的。然而，对于检测运动准备的关注较少，即根据脑信号解码参与者是否即将执行某一特定动作。本研究旨在评估一种基于运动准备生理机制的新模型，考察其在自主动作发生前的整个时段内检测即将发生动作的性能。
参与者（n=18，其中女性7名）完成了一项简单的自主定时运动任务：他们可以按下按钮切换屏幕上显示的图像，也可以不作反应，由计算机自动切换图像。研究使用脑磁图记录参与者的脑活动，并将数据输入一种新开发的线性集成分类器。该分类器利用主成分分析（PCA）从时域、频域和黎曼几何域提取特征。随后，我们将其性能与脑机接口研究中使用的其他分类器进行了比较。
我们的混合域黎曼集成分类器（HYDRE）表现最佳：在动作发生前最长达1400毫秒时，其解码性能仍高于随机水平；在按下按钮时，ROC评分最高达到76%。此外，时域和黎曼几何域的解码性能分别……
可预测准备场和事件相关去同步化的幅度，这两者是公认的运动准备标志。
与单域方法相比，结合时域、频域和黎曼域特征显著提高了运动准备解码性能。通过利用各域中最具判别力的特征，HYDRE 在基线解码性能不同的参与者中均实现了稳定的性能提升，有效应对了运动准备标志的个体间变异。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
已声明的资助方信息
法国国家研究署，
，ANR‐23‐CE28‐0009
IDEXLYON
，Impulsion 资助项目
版权
本预印本的版权归作者／资助方所有，版权所有者已授权 bioRxiv 永久展示本预印本。
本预印本依据以下许可协议提供：
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发布于 2026 年 10 月 20 日。
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2026.10.14.758540;
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关键词：运动准备 · 脑机接口 · 脑磁图 · 混合域黎曼集成 · 脑信号解码 · 事件相关去同步化
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.14.758540v1?rss=1