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摘要。目的：脑机接口 (BCI) 利用脑信号的计算特征来执行给定任务。尽管最近的神经生理学和临床研究结果表明大脑和心血管动力学之间的功能相互作用在运动中起着至关重要的作用，但心跳信息仍未包含在常见的 BCI 系统中。在本研究中，我们利用脑电图和心跳频谱之间的方向性和功能性相互作用的多维特征将上肢运动分为三类。方法：我们收集了 26 名健康志愿者的数据，他们进行了 90 次运动；使用最近提出的基于合成生理数据生成的脑心相互作用 (BHI) 评估框架对数据进行处理。提取的 BHI 特征用于通过顺序前向选择方案和 k-最近邻算法根据与物体的交互类型在静息状态和三类运动之间进行分类。主要结果：结果表明，所提出的脑心计算机接口 (BHCI) 系统可以自动区分休息和运动类别，平均准确率为 90%。意义：此外，这项研究提供了神经生理学见解，表明源自皮层水平的功能相互作用在上肢神经控制中起着至关重要的作用。纳入功能性 BHI 见解可能会大大提高有关运动控制的神经科学知识，并可能导致高级 BHCI 系统性能。
迈向脑心计算机接口 - ARPI
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