马哈亚尔·哈梅迪;Sh-Hussain Salleh;Alias Mohd，努尔 脑机接口脑电运动图像脑连通性分析：综述。 （英语） Zbl 1414.92172号 神经计算。 28，第6号，999-1041（2016）. 摘要：最近的研究已经就运动图像脑-计算机接口（MI-BCI）在不同应用中的可行性达成了共识，特别是在中风康复中。大多数MI-BCI系统依赖单个信道的时间、频谱和空间特征来区分不同的MI模式。然而，对于一个完全封闭的主题，还没有建立成功的沟通。为了提供更多有用和信息丰富的特征，建议将脑电图（EEG）传感器/源信号之间的关系作为一种有效的神经科学工具，以大脑连通性的形式加以考虑。在这篇综述中，我们简要报告了传统MI-BCI的挑战和局限性。脑连接性分析，特别是功能性和有效性，被描述为改善MI-BCI性能的最有希望的方法之一。本文综述了基于EEG的健康受试者MI脑连接性分析的大量文献。我们随后讨论左右手、脚和舌头MI运动期间的大脑连接体。此外，还解释了影响结果的大脑连接分析的关键组件。最后，指出了可能影响先前研究结果的技术缺陷，并提出了建议。 引用于1文件 理学硕士： 92C55 生物医学成像和信号处理 92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络 关键词：脑电图传感器;运动图像脑连接;脑-计算机接口 软件：BrainNetVis公司;BCILAB公司;EEGLAB公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Hamedi}等人，《神经计算》。28，第6号，999--1041（2016；Zbl 1414.92172） 全文： 内政部 参考文献： [1] Adey，W.R.、Walter，D.O.和Hendrix，C.（1961年）。辨别行为期间大脑慢波相关和频谱分析的计算机技术。实验神经病学，3（6），501-524， [2] Anderson，C.W.、Stolz，E.和Shamsunder，S.（1998）。心理任务中自发脑电图信号分类的多元自回归模型。IEEE生物医学工程汇刊，45（3），277-286， [3] 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