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脑机接口 (BCI) 是一种突破性的方法,它使患有严重运动障碍的人能够直接交流,绕过传统的神经和肌肉通路。在各种各样的 BCI 技术中,基于脑电图 (EEG) 的系统因其非侵入性、用户友好操作和成本效益而特别受到青睐。最近的进展促进了自适应双向闭环 BCI 的发展,它可以动态调整用户的大脑活动,从而提高神经康复的响应能力和疗效。这些系统支持实时调制和持续反馈,促进与用户的神经和行为反应相一致的个性化治疗干预。通过结合机器学习算法,这些 BCI 优化了用户交互并通过活动依赖性神经可塑性机制促进恢复结果。本文回顾了基于 EEG 的自适应双向闭环 BCI 的当前前景,研究了它们在运动和感觉功能恢复中的应用,以及实际实施中遇到的挑战。研究结果强调了这些技术在显著提高患者生活质量和社交互动方面的潜力,同时也确定了未来研究的关键领域,旨在提高系统的适应性和性能。随着人工智能的不断进步,复杂的 BCI 系统的发展有望改变神经康复并扩大在各个领域的应用。

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