Europe PMC（brain-computer interface · PubMed）· Dai M, Jiao M, Wang Y.·2026-08-27 08:00· 2026-08-27AI 评分24

从信号堆叠到动态耦合：面向卒中康复的可穿戴 EEG-EMG 融合脑机接口批判性综述

From Signal Stacking to Dynamic Coupling: A Critical Review of Wearable EEG-EMG Fusion Brain-Computer Interfaces for Stroke Rehabilitation.

AI 导读

这篇批判性综述审视了整合 EEG 与 EMG 的可穿戴脑机接口用于卒中后运动康复，指出皮层与肌肉信号的时空异质性限制了传统 EEG-EMG 融合的可靠性与泛化能力。

AI 要点

团队

作者为 Dai M、Jiao M、Wang Y，原文未提及所属机构。

主要结果

综述提出以动态脑-肌耦合替代传统固定式 EEG-EMG 融合，候选指标包括时变皮质肌肉相干、相位锁定、滞后依赖、信息论方向性与动态图连接。

解决什么问题

针对皮质与肌肉信号间的时空异质性，这一异质性限制了常规 EEG-EMG 融合的可靠性与泛化能力。

方法

结构化批判性综述，覆盖采集与同步、数据/特征/决策级融合、深度学习架构、可穿戴实现及面向临床的闭环康复。

局限

原文指出临床转化受伪迹、被试间与跨会话变异、过拟合、临床数据集有限、可解释性、同步误差和嵌入式算力要求制约。

AI 依据原文整理，未经人工核对。