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用于中风后运动康复的脑机接口 (BCI) 系统已证明其通过加强与运动相关的大脑活动来促进上肢运动恢复的有效性。混合 BCI (h-BCI) 利用中枢和外周激活，常用于辅助 BCI 以提高分类性能。然而，在康复环境中，应提取大脑和肌肉特征以促进良好的运动结果，不仅加强中枢运动系统中的意志控制，而且还加强将运动命令有效投射到目标肌肉，即中枢到外周的通信。出于这个原因，我们考虑将皮质肌肉耦合 (CMC) 作为专用于中风后上肢运动康复的 h-BCI 的一个功能。在本研究中，我们对 13 名健康参与者 (CTRL) 和 12 名中风患者 (EXP) 在执行（CTRL，EXP 未受影响的手臂）和尝试（EXP 受影响的手臂）手抓握和伸展时进行了伪在线分析，以优化 CMC 计算和基于 CMC 的运动检测从离线到在线的转换。结果表明，每 125 毫秒更新一次 CMC 计算（滑动窗口的移位）并在最终分类决策之前积累两个预测是运动分类准确性和速度之间的最佳平衡，与运动类型无关。对中风参与者的伪在线分析表明，尝试和执行的抓握/伸展都可以通过基于 CMC 的运动检测进行分类，并且在分类速度方面具有很高的性能（运动检测到 EMG 开始之间的平均延迟约为 580 毫秒）
皮质肌肉耦合控制混合脑......
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