摘要 — 目的：基于脑电图的脑机接口 (BCI) 是一种非侵入性方法，可用于替代或恢复受损患者的运动功能，并可直接在普通人群中进行脑与设备之间的通信。运动意象 (MI) 是最常用的 BCI 范式之一，但其表现因人而异，某些用户需要大量训练才能掌握控制技巧。在本研究中，我们建议同时将 MI 范式与最近提出的明显空间注意 (OSA) 范式相结合，以实现 BCI 控制。方法：我们评估了 25 名人类受试者在 5 个 BCI 会话中控制一维和二维虚拟光标的能力。受试者使用了 5 种不同的 BCI 范式：单独 MI、单独 OSA、同时朝着同一目标进行 MI 和 OSA (MI+OSA)，以及 MI 用于一个轴而 OSA 控制另一个轴 (MI/OSA 和 OSA/MI)。结果：我们的结果表明，MI+OSA 在 2D 任务中达到了最高平均在线性能，为 49% 有效正确率 (PVC)，在统计上优于单独的 MI (42%)，并且高于单独的 OSA (45%)，但不具有统计意义。MI+OSA 在单独的 MI 和单独的 OSA (50%) 之间与每个受试者的最佳个人方法的性能相似，并且 9 名受试者使用 MI+OSA 达到了最高平均 BCI 性能。结论：在群体层面上，将 MI 和 OSA 结合起来可以比单独的 MI 提高性能，并且对于某些受试者来说是最佳的 BCI 范式选择。意义：这项工作提出了一种新的 BCI 控制范式，它集成了两个现有的范式，并通过展示它可以提高用户的 BCI 性能来证明其价值。