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基于SSVEP-EOG的混合BCI用于机械臂控制

利用脑机接口控制机械臂可以改善重度运动障碍者的生活质量。机器人手臂控制在完成一系列动作的复杂任务时仍然存在挑战。华中科技大学的研究人员研究发现有效的开关和及时的取消指令有助于机械臂的应用。研究人员在本研究中提出了一种异步混合BCI。使用基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的BCI来作为具有六个自由度的机械臂的基本控制。研究人员在该项目中设计了基于EOG的开关,该开关通过检测三次眨眼来激活或停用基于SSVEP的BCI的闪烁。在空闲状态下停止闪烁可以帮助减少视觉疲劳和错误激活率(FAR)。此外,在反馈阶段,用户只需眨眨眼即可取消当前命令,以免执行不正确的指令。

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天津大学神经工程团队提出216指令高速混合脑-机接口系统

针对脑-机接口(Brain-computer interface, BCI)指令集有待进一步提高,以满足BCI多场景下应用需求的问题,天津大学神经工程团队设计了基于P300、运动诱发电位(motion-onset visual evoked potential, mVEP)和稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential, SSVEP)三种脑电特征的新型混合编码范式,开发了216指令高速率BCI系统,实现了快速脑-控打字应用。该研究首次突破200指令大关,在线平均信息传输速率(information transfer rate, ITR)达到300 bits/min以上,是目前国际上指令集最大的脑-机接口系统。与近五十年BCI系统相比,该系统指令集是以往研究均值(48.87)的4.4倍,平均在线ITR是以往研究均值(88.17 bits/min)的3.4倍。相关成果发表于神经工程领域TOP期刊《Journal of Neural Engineering》

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开心农场外挂助手_开心农场最新版本下载

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