触摸和运动的信号在大脑中显得杂乱无章，因为每个动作都🞮🗡🝊对应独特的信号，光是提取这些信号并进行分析🃎解码已经是非常困难的事情，并将这些解码的大脑信号，分离为与预期运动和触觉相对应的信号发送到使用者上肢和下肢的电极套和振动带让使用者感受到触觉并且进行活动也是非常大的挑战。
为此🗁技术部门也是招募了数名因脊髓损伤或因患病瘫痪而行动能力的患者参与到📚实验当中。
当然，研发部门对患者的也是有要求的，这些患者大脑与其🞮🗡🝊手🍂🅐臂和腿之间还是有脊髓纤维存活🜦🄛♵的。
之前研发部门花了一年多的时间才让⚈🏘数名患者的手和大腿手就部分恢复了活动，不过这些患者还是没有恢复触觉反馈，患者抓握东西非常吃力，握力几乎不受控制。
其实给这套系统增加触觉更加困难🐵，为了梳理出与触摸相对应的独特信号，研发📚团队也是进行了很多研发，通过针对患者手臂和大腿进行有针对性的刺激的同时观察当压力🜾🇵施加在身体位置的大脑信号变化情况，终于还是识别出了反馈给大脑的触摸信号。
技术团队研发出来的振动带也🎹🕾🏋让患者知道自己在触摸物体，并且通过不断改进，患者现在可以准确地分辨出他何时触摸到🃭🛀物体和感觉到物体的坚硬程度。
现在这些患者🐢已经可以做到利用这套系统完成各种动作，甚至做出一些精细的动作手势来。
现在技术研发部门也正在改进这些系⚈🏘统可以让患者方便日常使用，这些设备可以更为容易地进🜦🄛♵行穿戴和取下。
技术研发部门利用🗨头戴式脑机接口设备也是从志🛜🝑愿者头部采集了非常庞大的数🖺据，这为技术团队在开发人脑信号智能识别模型算法上提供了非常大的帮助。
研究院这边开发的脑机现阶段已经能识别出多种脑部信号，不过因为脑电的低分辨率，志愿者的很多的精细的想法是无♶🌽法解读的，只能解读出大脑的兴奋程度和注🏅🗭🞹意力集中程度，不过唯🅠一例外的“运动想象”，现在技术团队对这种对佩戴设备的使用者很精确地检测出运动想象脑电信号，而且可以区别出不同想象状态的差别。
因为郑绍刚带领的技术团队现在⛜🛐🛡已经将感觉运动带的功能划分与身体的不同位置相对应的脑电信号弄得很清楚了，通过微弱脑电信号放大降噪过🞽滤处理技术可以将把包含关键信号的频段能量变化提取出来，送入一个已经训练好的智能算法模型里面，可以得到非常精准的运动脑电信号翻译编码。
也就是现在脑机接口的技术研发部门已🎲经可以做到让完全丧失行动能力的患🎥📈😸者通过♇🆕这套设备来控制智能仿生机械手和机械腿来完成各种动作和获得触觉。
当然，这个过程还是需要患者🎹🕾🏋重新训练获得新的神经反馈，并且患者大脑里🎥📈😸面的运动功能区🅟域神经元没有受到严重损伤才能做到。
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