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摘要 — 与侵入式脑机接口 (BCI) 相比，非侵入式皮质神经接口在肢体运动及其力量的皮质解码方面仅取得了中等水平的表现。虽然非侵入式方法更安全、更便宜、更容易获得，但信号在空间域 (EEG) 或时间域 (功能性近红外光谱 (fNIRS) 的 BOLD 信号) 中分辨率较差。之前从未实现过双手力产生和连续力信号的非侵入式 BCI 解码，因此我们引入了一个等距握力跟踪任务来评估解码。我们发现，使用深度神经网络结合 EEG 和 fNIRS 比线性模型更能解码左手和右手产生的连续握力调节。我们的多模态深度学习解码器在力重建中实现了 55.2 FVAF[%]，并且解码性能比每种单独的模态提高了至少 15%。我们的结果表明，使用非侵入性移动脑成像获得的皮质信号实现连续手力解码的方法对康复、恢复和消费者应用具有直接影响。
深度 EEG 和 fNIRS 实时解码双手力量
主要关键词
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