arXiv ID:
2607.11530
arXiv 提交日期: 2026-07-13
基于强化学习的连续神经解码残差运动学校正 / Learning Residual Kinematic Corrections for Continuous Neural Decoding via Reinforcement Learning
1️⃣ 一句话总结
本研究提出一种两阶段解码框架,通过强化学习离线校正脑电解码器(CNN-LSTM)输出的运动轨迹,在不增加神经数据的情况下显著提升了三维运动想象脑机接口的精度,为神经康复和虚拟交互提供了可扩展的解决方案。