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基于双重阈值与相位差算法：眼动脑机接口的技术突破与机器人控制实践
神经退行性疾病患者正面临着躯体失控的残酷困境，渐冻症等病症会让患者大脑保持清醒，却丧失肢体活动与语言表达能力，仅能保留眼球运动、眨眼等眼部动作，眼睛成为其与外界沟通的最后桥梁。为帮助这类患者重建交互方式，脑机接口（BCI）技术成为重要研究方向，但其应用中始终受眼电伪迹干扰——眼部动作产生的强电信号，会掩盖微弱的脑电信号，传统研究均以消除该类伪迹噪声为核心。而眼电伪迹实则具备信噪比高、可由患者主观控制的优势，基于此，米兰理工大学团队提出逆向研究思路，将眼电伪迹转化为控制辅助机器人的核心指令，为开发更高效、低成本的辅助型脑机接口提供了全新方向。
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