2019年5月
近期，来自西安交通大学的Min Li等研究人员在IEEE学术平台发表题为一篇《Attention-controlled assistive wrist rehabilitation using a low-cost EEG Sensor》（使用低成本脑电图传感器进行注意力控制的辅助手腕康复）的学术论文，项目中采用了BrainLink Lite用于采集EEG生物电信号。
论文摘要
使用机器人辅助康复积极参与运动训练，是确保患者获得更好的康复效果的重要手段。
本文介绍了一种使用低成本脑电图EEG传感器的注意力控制腕部康复方法。
使用由低成本EEG传感器测量的注意力水平的阈值来实现主动康复训练，作为用于柔性手腕外骨骼的开关，辅助手腕的伸展/伸展和径向/尺骨偏离。我们提出了这种主动训练方法的原型实现并提供初步评估，基于注意力的控制的可行性证明了总驱动成功率为95％。
实验结果还证明：视觉引导有助于用户专注于手腕康复训练;两种类型的视觉引导，即观看视频上显示的手部动作并观察用户自己的手，没有显着的性能差异;可以在腕式机器人控制中利用某一组用户的一般阈值而不是定制的阈值来简化该过程。
研究项目最后结论如下：
用于手腕外骨骼的基于注意力的控制解决方案便宜且便于用于康复医院环境或家庭康复训练。使用基于注意力的控制作为一种廉价的解决方案来增加患者对机器人辅助手腕康复的参与度，并通过视觉引导提高注意力水平是我们研究的两个主要创新，基于注意力的控制的可行性证明了总驱动成功率为95％。
实验结果还证明，运动演示形式的视觉引导有助于用户集中精力进行手腕康复训练。在系统评估实验中，在使用一般阈值和使用定制阈值时，机器人致动之前使用的时间和主观评分两者在性能上没有显着差异。此外，一般阈值在成功率方面表现略好。
因此，可以在腕式机器人控制中利用某一组用户的一般阈值而不是定制的阈值来简化该过程。两种类型的视觉引导，即关注视频上显示的手部动作并在关注用户想要执行的动作时查看用户自己的手，没有显着的性能差异，帮助用户提高注意力水平并触发手腕康复机器人。
在未来的研究中，需要更多的中风患者实验来进一步证明该方法的临床可行性。
[资料来源]
[1]https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8686128
[2]http://gr.xjtu.edu.cn/web/min.li/home;jsessionid=1FE56DE03D704FE56AF17C835D7A1568?p_p_id=583&p_p_lifecycle=0&p_p_state=maximized&p_p_mode=view&p_p_col_id=column-1&p_p_col_pos=5&p_p_col_count=11&_583_struts_action=%2Fpaper_information%2Fedit&_583_id=13809&_583_page=1&_583_itemsPerPage=20
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