Europe PMC（brain-computer interface · PubMed）· Mi P, Liu Z, Yang Y, Qin G, Chen X, He J, Li F, Yan F, Yan L.·· 2026-09-14AI 评分27
面向驾驶脑机接口的新型转向运动想象范式设计与解码
Design and Decoding of a Novel Steering Motor Imagery Paradigm for Driving Brain-Computer Interfaces.
AI 导读
研究提出一种面向驾驶场景右手转向动作的运动想象脑机接口范式，用八电极低成本 OpenBCI 设备采集 12 名受试者的运动想象 EEG 数据。时频分析显示，右手转向想象时 C3 电极在 mu 与 beta 频段均出现事件相关去同步，C4 电极在 beta 频段出现 ERD、在 mu 频段以事件相关同步为主。研究提出的 SMB-TCSAN 模型在转向方向数据集上平均分类准确率达 66.80%。
AI 要点
团队
作者为 Mi P、Liu Z、Yang Y 等，末位作者 Yan L.。
主要结果
SMB-TCSAN 模型在转向方向数据集上平均分类准确率 66.80%；C3 电极在 mu 与 beta 频段出现 ERD，C4 在 beta 频段出现 ERD、mu 频段以 ERS 为主。
解决什么问题
针对传统运动想象与实际驾驶任务不匹配的问题，提出面向驾驶场景右手转向动作的运动想象 BCI 实验范式。
方法
12 名参与者，使用八电极低成本 OpenBCI 设备采集运动想象脑电；采用 CSP、FBCSP、EEGNet、EEG-TCNet、ATCNet 作为基线，并开发融合 Sinc 卷积、多分支时间卷积和多头自注意力的 SMB-TCSAN 模型。
局限
从研究设计看，为可行性研究，样本量 12 人，未设对照。
AI 依据原文整理，未经人工核对。
来源：Europe PMC（brain-computer interface · PubMed） · doi.org