Europe PMC（brain-computer interface · Preprints）· Cheng H, Hochstrasser O, Tai E, Chong D, Voster N, Wunderlin C, Odermatt IA, Wenderoth N.·· 2026-08-20AI 评分42
基于经颅磁刺激的脑机接口结合神经反馈促进不同日常生活手部动作的运动想象
Transcranial magnetic stimulation-based brain-computer interface with neurofeedback facilitates motor imagery of different daily life hand actions
AI 导读
一项概念验证研究开发了基于TMS的脑机接口训练，结合运动想象与神经反馈，用于强化复杂手部动作的脑表征。12名健康成人接受1次运动执行和3次TMS-BCI训练，针对握瓶、转钥匙、张开手三种动作，采用个性化自适应SVM集成基于MEP模式解码，解码准确率显著高于经验随机水平。参与者仅在神经反馈存在时能调节脑活动，且该效果未迁移至无反馈条件；同受试者ME数据训练的 classifier 显著优于他人数据。
AI 要点
团队
Cheng H、Hochstrasser O 等，末位作者 Wenderoth N。
主要结果
三次训练后三种手部动作可从 MEP 解码，准确率显著高于经验随机水平；有神经反馈时受试者能调节脑活动，但未迁移到无反馈条件。
解决什么问题
多数非侵入式运动想象 BCI 只能解码粗大动作，而日常任务需要更精细的手指与手部控制。
方法
12 名健康成人，完成 1 次运动执行和 3 次 TMS-based BCI 训练，涉及握瓶、转钥匙、张开手三种动作；用个性化自适应 SVM 集成基于 MEP 模式预测动作。
局限
从研究设计看，为 12 名健康成人的概念验证研究，未设对照；神经反馈效果未迁移到无反馈条件。
AI 依据原文整理，未经人工核对。
来源：Europe PMC（brain-computer interface · Preprints） · doi.org