Europe PMC（brain-computer interface · PubMed）· Mokienko O, Lukyanov E, Kim L, Isaev M, Gabuzov G, Bobrov D, Lyukmanov R, Suponeva N, Ustinova K, Bobrov P.·· 2026-09-04AI 评分34
EEG 与混合 EEG-fNIRS 脑机接口用于 FES 控制：健康受试者盲法随机研究及公开数据集
EEG vs. Hybrid EEG-fNIRS BCI for FES Control in Healthy Subjects: A Blind Randomized Study and an Open Dataset.
AI 导读
一项盲法随机研究让 16 名健康受试者在三天内完成五次 BCI-FES 训练，比较混合 EEG-fNIRS 与纯 EEG 分类器驱动腕伸肌 FES 的效果。两组实时三分类召回率中位数分别为 53.5% 和 57.3%，在分类准确率、自主感、注意力与身体舒适度上均无统计学显著差异（p > 0.05）。
AI 要点
团队
Mokienko O、Lukyanov E 等，末位作者 Bobrov P.
主要结果
混合组与纯 EEG 组各项指标均无统计学显著差异（p>0.05）；实时三分类召回率中位数分别为 53.5% 和 57.3%，两组自主感评分中位数约为最大值的 75%。
解决什么问题
在健康人中，单独 EEG 与 EEG-fNIRS 混合方案是否影响实时三分类 BCI-FES 控制表现，此前尚不清楚。
方法
盲法随机研究，16 名健康志愿者在三天内完成五次 BCI-FES 训练；一组由 EEG-fNIRS 混合分类器驱动腕伸肌 FES，另一组仅用 EEG。
局限
从研究设计看，受试者为健康人而非卒中患者，样本量 16 人，且结果受所用分类与融合流程限制。
AI 依据原文整理，未经人工核对。
来源：Europe PMC（brain-computer interface · PubMed） · doi.org