Journal of Neural Engineering（Crossref）·2026-11-05 06:52· 5 小时前AI 评分47

齐鲁工业大学团队提出增强现实范式与 EA-DGCNN 解码算法，用于卒中患者运动想象

Augmented reality paradigm and EA-DGCNN decoding algorithm for motor imagery in stroke patients

AI 导读

齐鲁工业大学团队提出面向卒中患者运动想象的增强现实范式与 EA-DGCNN 解码算法。该研究由齐鲁工业大学（山东省科学院）与山东大学齐鲁医院等机构合作完成，论文发表于 Journal of Neural Engineering。

AI 要点

团队

齐鲁工业大学徐方舟为第一作者，加州大学圣地亚哥分校Tzyy-Ping Jung为末位作者，共12位作者。

解决什么问题

面向卒中患者的运动想象，结合增强现实范式与EA-DGCNN解码算法。

方法

采用增强现实范式采集卒中患者运动想象信号，用EA-DGCNN算法解码。

局限

从研究设计看，原文未给出受试者数量与对照设置。

AI 依据原文整理，未经人工核对。