近日，我院于毅教授、高智贤副教授团队在国际神经工程和康复医学领域著名期刊《Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation》在线发表了题为“Classification of left and right-hand motor imagery in acute stroke patients using EEG microstate”的研究成果。我院硕士研究生吕世扬和冉湘莹为该论文的共同第一作者，高智贤副教授和于毅教授为共同通讯作者，医学工程学院为第一作者单位和通讯作者单位。该研究受到河南省高校科技创新团队、河南省重大科技专项等项目资助。

本研究深入探究了急性中风患者左右手运动想象（MI）的脑电（EEG）微状态特征差异，助力优化脑机接口（BCI）系统以提升中风康复效果。研究对急性中风患者在左右手 MI 任务中记录的 EEG 数据进行分析，发现微状态 A 和 C 的时间特征存在显著差异，且微状态 B→A、D→A 和 D→C 之间的转换概率也存在显著不同。基于这些特征构建的分类模型中，KNN 算法准确率最高，达 75.00%，Fisher分析表明微状态 C 的出现频率是关键区分特征。这些发现不仅反映了大脑网络重组的侧化机制，更为中风后大脑功能评估和 BCI 系统优化提供了重要依据，有望推动急性中风康复的适应性 BCI 策略开发。

据悉，《Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation》是一本由Springer Nature出版商出版的神经工程和康复医学领域刊物，中国科学院分区为一区TOP期刊，最新影响因子为5.2，五年平均影响因子为6。