腦機接口（BCI）技術能讓用戶在不移動身體的情況下操作外部設備。基于腦電圖（EEG）的BCI系統具有時間分辨率高、使用方便和便攜等優點。然而，有關高空間分辨率EEG對解碼精確肢體運動（如手指運動）的研究仍然較少。韓國科學技術院等合作通過超高密度腦電記錄系統實現單個手指運動精準解碼。該研究成果于近日發表在期刊《Frontiers in Neuroscience》上，題為：Individual finger movement decoding using a novel ultra-high-density electroencephalography-based brain-computer interface system。

研究人員使用了直接附著在頭皮上的柔性電極網格，從而提供了超高密度腦電圖（uHD EEG）。他們將記錄系統放置在受試者頭皮的對側感覺運動皮層上，通過256個通道對單個手指運動進行解碼，以研究該系統的性能。常規腦電圖的電極間距平均為60~65 mm，uHD EEG的電極間距平均為8.6 mm。5名健康受試者參加了試驗，根據視覺提示進行單指伸展，試驗過程通過攝像機記錄。研究人員采用支持向量機(SVM)對EEG信號進行手指活動兩兩分類。受試者的平均分類準確率為64.8（6.3）%，中指與無名指的平均準確率最高，為70.6（9.4）%。

該研究為BCI手指運動控制外部設備奠定了基礎，未來還需要使用帶有實時反饋和運動想象任務的uHD EGG系統進行進一步研究，以提高分類性能。

注：此研究成果摘自《Frontiers in Neuroscience》，文章內容不代表本網站觀點和立場，僅供參考。

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