MI-BCI用户学习的黎曼几何：Cybathlon纵向研究

《Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation》：The Riemannian geometry of user learning in MI-BCI: A Cybathlon longitudinal study

　　运动想象（MI）脑机接口（BCI）是一种很有前景的辅助技术，然而其发展受到脑电图（EEG）信号质量较低以及训练过程中神经调制机制尚不完全清楚等问题的阻碍。传统的基于性能的指标在揭示技能习得机制方面所能提供的信息有限。我们假设黎曼几何可以提供一个稳健的框架，用于分析与学习相关的结构性及生理性 EEG 模式。本研究分析了在赛博马拉松（Cybathlon）试点项目中收集到的纵向 EEG 数据，以探讨在 MI-BCI 训练过程中黎曼特征如何演化。通过结合黎曼流形上的测地距离与切空间向量之间的余弦相似度，引入了新颖的指标，使得训练过程中神经轨迹的量化成为可能。结果表明，所提出的黎曼特征能够捕捉协方差表示中的有结构的纵向变化。此外，提取出的几何特征揭示了反复出现的模式，这些模式与两种主导性的几何配置相吻合，描述了黎曼特征空间中不同层次的组织和一致性。这些发现突显了基于几何的 EEG 指标在表征 MI-BCI 训练过程中皮层适应方面的价值，并为基于 MI 的 BCI 系统中自适应训练策略的开发提供了指导。