腾讯|脑机接口技术与虚拟现实技术的结合，可能会有新的突破云视频

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轮椅移动只是冰山一角，虚拟现实研究显示了可行的假肢下肢控制，要求受试者使用运动想象来控制虚拟腿。脊髓损伤患者研究。罗姆等人在二零一三年将源自脑电图的感觉运动节律与控制功能性电刺激-脑机接口相结合，旨在诱导脊髓损伤患者的手、手指和肘部的运动。使用线性判别分析分类器，患者使用此脑机接口的平均准确率达到百分之七十。轮椅和下肢假肢运动也已在临床试验中实施。

李永等人在二零一三年开发了一种能够进行多维控制的混合脑机接口，特别是轮椅的二维控制。运动想象和P300耦合以控制速度和方向，而稳态视觉诱发电位和P300耦合以提高异步脑机接口使用非线性支持向量机分类器区分运行和停止命令的能力。从假肢方法和其他人展示了脊髓损伤患者控制具有运动想象的机械腿矫形器的能力，实现了百分之八十六的离线准确度，与脊髓损伤截肢者的肌电假肢平均百分之九十的准确度相当。

这些研究是朝着脊髓损伤患者自由运动的一个令人兴奋的发展。打字是脊髓损伤所称的现代社会的一种基本交流方式。佩尔迪基斯等人在二零一四年提出了一种运动想象-脑机接口拼写器，供五名四肢瘫痪患者和三名患有其他导致瘫痪的疾病的患者使用。使用高斯混合模型对运动想象信号的功率进行分类。他们报告了平均百分之九十四的准确率和每分钟六点六个字符的最大速度。关于健康受试者的研究。

运动控制丧失最小的中风患者在物理治疗中使用虚拟现实系统取得了成功。将其应用于脑机接口，贝穆德斯和巴迪亚等人在二零一三年将运动想象和感觉运动节律与虚拟现实中风康复计划结合起来，为运动控制受损的患者提供更好的反馈。九名健康受试者在不同的试验中观察、想象和执行运动活动，其中移动平均线性分类器用于检测感觉运动节律和运动想象信号并将其转换为虚拟空间中手臂的命令。

作者报告了百分之八十五的功能成功率。慢性中风患者的研究。为了改善瘫痪中风幸存者的生活质量，霍赫伯格等人二零一二年证明了两名长期四肢瘫痪中风患者使用运动想象信号控制机械手的伸手和抓握动作的能力。使用卡尔曼滤波器进行到达校准以估计机械臂的预期速度，线性判别分析用于对机械手的抓取运动进行分类。对于伸展运动，两名受试者的成功率分别为百分之六十九和百分之九十五。

对于抓取动作，他们的成功率分别为百分之四十六和百分之六十二。柳泽等人在二零一二年展示了瘫痪患者使用运动皮层信号的高频率范围对假肢的皮层电图控制。七名患有中风或脊髓损伤引起的不同程度运动功能障碍的患者首先通过尝试特定的手臂运动进行训练，然后可以通过执行相同的运动来控制手臂。科学家使用非线性支持向量机作为分类器和高斯过程回归来检测和提取皮层电图信号以供命令使用，而不会过度或欠拟合收集的数据。七名患者中有一名成功进行了在线假肢控制。