2021-06-22
近期，英格兰顶尖医学期刊Journal of Neural Engineering发表我中心研究员李征参与研究的文章，研究脑电源偶极子重建手肘肩部三维真实和想象轨迹。
基于脑电信号的脑机接口（EEG-BCI）是目前应用最为广泛的脑机接口技术之一。运动轨迹解码的EEG-BCI通过解码用户运动意图的速度，可使光标或假肢的控制更直接和灵活，但是因为各种技术障碍，研究该类型EEG-BCI的工作较少。目前这方面的工作主要使用脑电的原始电极信号来进行解码，而另外一个路径是先从原始信号估计各脑区的激活程度，用激活信息做解码。本论文探讨该思路，使用sLORETA，一个常用的电源定位算法，来估计运动控制有关脑区激活程度，并对比基于脑区激活的解码效果和基于原始电极信号的解码效果。结果表明使用sLORETA源定位的解码可行，但是效果略低于原始电极信号的效果。另外，该研究分析了哪些脑区对解码最重要和其他的解码参数。
本论文的第一和通讯作者，Professor Ronen Sosnik，来自于以色列的Holon Institute of Technology (HIT)；认知神经工效的李征研究员是第二作者。
原文链接：https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1741-2552/abf0d7
