通过EEG数据的迁移学习让运动意图识别的校准过程加速

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随着全球老龄化进程的加快，脑卒中的发病率逐年增加，2017年，脑卒中在32个欧洲国家的总成本达到600亿欧元。由于脑卒中后神经功能的损伤，许多患者需要长期的康复治疗，这不仅增加了医疗负担，也对患者及其家庭造成了巨大压力。为了减轻这种负担，提高康复效果，研究者们开始将传统的物理治疗方法与机器人支持的治疗手段相结合。机器人支持的治疗手段，如外骨骼系统，不仅可以提高康复效率，减少治疗成本，还能增加治疗的多样性，满足不同患者的需求。 在康复治疗中，脑机接口（BCI）技术被广泛应用，用于解码患者的运动意图，并通过外骨骼等辅助设备将其转化为实际运动。然而，现有的BCI系统通常需要长时间的校准过程，以确保分类器能够准确识别患者的运动意图。这种校准过程不仅耗费时间，还可能导致患者疲劳，影响康复效 ………………………………