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摘要 目的. 脑机接口（BCI）近年来在扩展其指令集方面取得了重大进展，引起了研究者的广泛关注。目标和命令的数量是BCI解码大脑意图能力的关键指标。目前尚无研究报道过具有超过200个目标的BCI系统。方法. 本研究开发了第一个具有多达216个目标的高速BCI系统，这些目标由多种脑电图特征编码，包括P300、运动视觉诱发电位（mVEP）和稳态视觉诱发电位（SSVEP）。具体而言，混合BCI范式使用时频分多址策略，用不同时间窗的P300和mVEP以及不同频率的SSVEP精心标记目标。然后通过任务判别成分分析和线性判别分析解码混合特征。十名受试者参加了离线和在线提示引导拼写实验。另外十名受试者参加了在线自由拼写实验。主要结果。离线结果显示，mVEP 和 P300 成分在中央、顶叶和枕叶区域突出，而最明显的 SSVEP 特征在枕叶区域。在线提示引导拼写和自由拼写结果表明，所提出的 BCI 系统对 216 个目标分类的平均准确率分别为 85.37% ± 7.49% 和 86.00% ± 5.98%，平均信息传输速率 (ITR) 分别为 302.83 ± 39.20 位分钟 -1 和 204.47 ± 37.56 位分钟 -1。值得注意的是，峰值 ITR 可达 367.83 位分钟 -1。意义。本研究开发了第一个超过 200 个目标的高速 BCI 系统，有望扩展 BCI 的应用场景。
拥有超过 200 个目标的高速混合脑机接口
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