脑-机接口技术旨在建立起大脑和外部环境设备的双向信息通路，通过对大脑信号的解码以及反馈刺激，在不依赖于外周神经组织和肌肉组织的条件下完成指定任务或修复神经功能。其中，基于运动想象的脑-机接口系统在康复医疗和运动能力增强方面有着广泛的应用前景。在对外部设备进行精细控制的需求中，相较于可能导致运动意图与实际设备执行指令不匹配的简单肢体想象任务，精细运动想象任务由于其在提升设备控制精度和扩大可执行指令集方面的显著潜能，已成为运动想象研究领域的关键研究焦点。

本文致力于精细运动想象脑-机接口的机械臂控制系统的设计与优化，论文的主要工作和创新点归纳如下：

1.   本研究搭建了一套基于精细运动想象脑-机接口的机械臂控制系统。该系统通过解码单侧肢体不同关节的精细运动想象脑电图模式，并结合咬牙的脑电信号检测，实现了二维平面内对目标物体的抓取。系统分为三个主要部分：数据采集平台、数据预处理与算法平台、机械臂控制系统。数据采集平台实现对脑电信号的收集，并配备了视觉及听觉刺激模块，以满足不同模式下脑电数据采集需求；采集到的脑电信号通过TCP/IP协议传输至数据预处理与算法处理平台，该平台进行实时预处理与解码，并将解码结果传递至机械臂控制系统中；机械臂控制系统根据接收到的解码结果，执行预设动作，从而实现对机械臂的控制。该系统不仅为运动障碍患者提供了一种新型交互方法，而且可以为中风康复患者提供更加精细的康复训练方式。

2.   为了实现使用者对外设控制系统的高效控制，本研究基于自主搭建的基于精细运动想象脑-机接口的机械臂控制系统，设计了一套单侧肢体精细运动想象任务的多阶段训练范式，并采集了共计22名被试，66人次的实验数据。该范式由视觉反馈训练和三阶段的控制实验组成，首先，通过视觉反馈训练增强被试在精细运动想象的脑电信号可区分性，然后，三个渐进式的控制实验帮助被试通过想象精细运动和执行咬牙来控制机械臂。实验结果显示，视觉反馈训练实验有效地增强了被试在精细运动想象任务中的信号可区分度(p<0.1)。此外，在控制实验中，被试操作机械臂完成任务的效率也得到了显著提高(p<0.1)，该范式为精细运动想象脑-机接口系统的使用者训练提供了指导。

3.   针对单侧肢体精细运动想象任务解码中准确率较低的问题，本研究提出了基于多频带黎曼特征与卷积神经网络联合的解码方法。该方法利用脑电数据的时频空特性，设计多频带黎曼流形进行特征提取，并且基于卷积神经网络的特征提取网络进一步挖掘高维特征，进行精细运动想象任务解码。在对自采的单侧肢体精细运动想象实验数据进行离线及在线测试中，我们的模型在精细肢体运动想象的解码任务中显示出优异的性能，不仅离线准确率达到了84.38%，在两组控制实验中也分别获得了74.54%和76.59%的准确率，显著优于传统方法，为推动精细运动想象脑-机接口系统的实际应用提供了技术支持。

本文面向精细运动想象脑-机接口中，系统集成与测试验证方面的研究匮乏的问题，搭建了一套基于精细运动想象脑-机接口的机械臂控制系统，设计了多阶段训练范式，采集和分析了脑电和任务数据，并设计了精细运动想象解码算法，缓解了想象任务与外部设备输出模式之间的不一致性问题，为进一步拓展运动想象脑-机接口在康复治疗领域的应用提供关键的技术支撑。