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常规和三极脑电在高效达手握 BCI 系统中的比较研究
本研究通过比较传统脑机接口（EEG）和三极脑电图（tEEG）的有效性，旨在提高残疾人群体的脑机接口应用。研究重点在于解读和解码不同的抓握运动，如力握和精确握持。结果表明，tEEG 在处理和翻译与抓握运动相关的神经信号方面比 EEG 更有效，
PDF5 months ago
探索 AI 增强的辅助机器人臂的离散和连续输入控制
通过将机械手臂整合到辅助机器人的已建立的 XR 框架中，通过评估三种不同的输入设备，为未来的发展提供经验证据，这项研究探索了在日常生活活动中与运动障碍个体的家庭护理密不可分的机械手臂，并通过初步研究提供了实证见解。
PDF6 months ago
利用大型语言模型加速重度运动受限用户通信
通过使用基于大型语言模型的用户界面，以高度缩写的形式进行文本输入，提高了使用 AAC 设备的运动受限用户的文本输入速度。对于那些需要眼球追踪键盘等辅助和替代交流设备的人来说，这种方法可以节省大量的操作，实现更快的文本输入速度。
PDF7 months ago
应用降维作为 LSTM-CNN 模型的先导用于基于 ECoG 的脑机接口中图像和运动信号的分类
通过优化脑机接口（BCI）中的运动想象分类算法，利用无监督的降维技术 UMAP 和 KNN 评估了使用监督学习方法 LSTM 和 CNN 进行分类任务的必要性，实验结果表明 UMAP 降维后具有高 KNN 分数的参与者同样在监督深度学习模型
PDF7 months ago
探索辅助机器人臂的 AI 增强共享控制
论文探讨了如何将人工智能集成到共享控制范式中，特别关注了人与机器人之间接口的要求和如何在显著减少心理负担和所需的运动技能的同时保持人的参与。
PDFa year ago
基于视觉的 MDS-UPDRS 步态评分估计用于评估帕金森病运动严重程度
提出了一种基于计算机视觉的模型，该模型可以观察个体的非侵入性视频记录，提取他们的 3D 身体骨架，跟踪它们的运动，并根据 MDS-UPDRS 步态评分对这些运动进行分类。这是一个基于 MDS-UPDRS 步态严重度分类 PD 患者的第一个基
PDF4 years ago