脑机百科消息(bciwiki.com)，卒中后手功能障碍严重限制患者的独立性，而传统康复手段对缺乏主动运动能力的患者往往效果有限。基于非侵入式脑电图（EEG）的脑机接口（BCI）技术通过实时解码运动想象时感觉运动皮层的节律信号，将解码意图转化为指令，驱动外骨骼、功能性电刺激或虚拟现实设备，从而移动患肢，形成基于赫布学习原理的闭环反馈系统，强化或重塑受损神经通路，促进运动恢复。一篇发表于《Topics in stroke rehabilitation》的综述系统梳理了该技术的神经生理学基础及三种主要康复范式。该综述于2026年8月25日在线发表，作者来自浙江中医药大学和浙江大学医学院附属第一医院。
文章归纳了三种主要康复范式：运动想象结合物理反馈、运动想象结合虚拟或多感觉反馈，以及基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的范式。综述援引的研究显示，这些方法能够改善上肢功能，显示出显著潜力。然而，临床推广仍面临信噪比低、个体差异大以及“BCI失明”等挑战。作者建议，未来研究应聚焦于改进解码算法、开发更易用的设备、深化机制理解，并建立标准化临床评估体系。