Healthcare Technology Letters

一项新研究提出一种混合马尔可夫链-空间统计（MCSS）机器学习框架，用于运动想象脑电信号的分类。该框架在BCI Competition III数据集IVa和IVb上，结合支持向量机对所有受试者取得高于98%的分类准确率，并通过将信号离散化为符号状态、构建转移概率矩阵，使原始神经波形难以被重建，从而保护隐私。研究还验证了对抗性成员推断攻击接近随机水平，特征反演攻击的重建相似度较低。