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密歇根一名因运动神经元病几乎失去说话能力的女性，通过植入大脑表面的Connexus设备，用脑信号实时生成自己想说的话，并与家人通话。设备边缘的421根铂铱微丝记录单个神经元信号，软件把信号解码成文字和合成语音。这是FDA批准的Connect-One早期可行性研究的一部分，设备仍属研究性器械，公司计划随访6年观察安全性与耐久性。

开车时想着往左打方向盘还是往右打，能不能从脑电里读出来？武汉理工大学等单位的研究团队设计了一种贴近真实驾驶的运动想象范式：受试者只想象用右手转动方向盘，向左或向右。运动想象指不实际动手、只在脑中演练动作，大脑运动区仍会出现可测的节律变化。团队用一台仅有8个电极的低成本OpenBCI设备采集了12名受试者的脑电，发现左右转向想象在头顶中央区域产生可区分的信号模式。他们开发的SMB-TCSAN解码模型在转向方向数据集上取得66.80%的平均分类准确率。研究者称这只是初步验证低成本、少通道设备的可行性，距离辅助驾驶应用仍有距离。

主动式脑机接口靠用户在脑中想象动作来发指令，无需身体实际运动，但常用的运动想象只能区分少数几种状态，可用指令有限。加拿大纽芬兰纪念大学电气与计算机工程系的研究人员让受试者同时做两件事：一边想象唱歌，一边想象动单手或双脚，称为双意象任务。研究团队记录14名健康参与者的脑电，用滤波器组共空间模式提取特征、正则化线性判别分析分类。结果显示，这类叠加想象能与各自的单一想象及静息状态区分开：3类和4类分类准确率最高达64.1%和63.0%；扩展到7类和8类时，平均准确率约55%和50%，远高于14.3%和12.5%的随机水平。作者坦言，这一准确率还不足以支撑实用的多指令脑机接口，但证明了组合想象这条路可行。