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在全球范围内，中风幸存者的残疾率超过 80%，其中上肢运动障碍影响了 85% 以上的个人。为了应对这一挑战，基于运动想象 (MI) 的脑机接口 (BCI) 已成为一种有前途的方法，可将个人想象的运动意图转化为外部设备的控制信号。脑电图 (EEG) 信号因其非侵入性、便携性、高时间分辨率和价格实惠而常用于 MI-BCI。本研究利用了公开可用的脑电图运动/图像数据集 (EEGMMIDB)，包括来自 109 名参与者的 64 通道 EEG 记录，采样率为 160 Hz。目的是直接使用长短期记忆 (LSTM) 网络在清理后的 EEG 信号上对手掌和脚的张开/闭合进行分类，从而绕过计算密集且耗时的传统特征提取方法。通过调整与时期和段长度相关的超参数，我们实现了 71.2% 的平均分类准确率。这项研究强调了深度学习方法在生成稳健的控制信号以使用 EEG 信号预测运动意图方面的有效性，从而无需使用费力的特征提取方法。通过利用深度学习模型，MI-BCI 设备可以促进神经康复，尤其是中风患者的神经康复，通过提供运动辅助，使患者能够仅通过想象力来执行动作。
增强基于运动意象的脑机接口用于中风康复
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