論文の概要: EEG-Based Motor Imagery BCI Algorithms and Technologies: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.32930v1
• Date: Sat, 26 Sep 2026 20:42:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-06 11:53:11.966254
• Title: EEG-Based Motor Imagery BCI Algorithms and Technologies: A Review
• Title（参考訳）: EEGに基づく自動車画像BCIアルゴリズムと技術レビュー
• Abstract要約: 脳波に基づく運動画像(MI)は、その単純さ、非侵襲性、および運動機能の回復と運動障害患者のリハビリテーションを促進する可能性から、注目されている。 本稿では、過去10年間に開発された脳感覚運動野信号を復号するための最も実用的な処理アルゴリズムについて概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.052498055901649014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Brain-computer interfaces (BCIs) have emerged as transformative technologies that enable direct communication between the brain and external devices. Among various BCI paradigms, EEG-based motor imagery (MI) has gained prominence due to its simplicity, non-invasiveness, and potential to restore motor function and facilitate rehabilitation for patients with motor impairments. This paper presents a comprehensive review of the most practical processing algorithms developed over the past decade for decoding brain sensorimotor cortex signals. Specifically, this paper discusses the integration of artificial intelligence (AI)-based algorithms, particularly machine learning and deep learning techniques, and their contributions to improving the performance and efficiency of MI-BCI systems in detail. Furthermore, the paper reviews state-of-the-art hardware platforms and emerging converging technologies, including system-on-chip (SoC) architectures, application-specific integrated circuits (ASICs), field-programmable gate arrays (FPGAs), wearable devices, the Internet of Things (IoT), and augmented/virtual reality (AR/VR), and discusses their integration with advanced signal processing algorithms to enable next-generation MI-BCI systems. By highlighting current achievements of EEG-based MI-BCI technology and predicting future research directions that could further enhance real-time capabilities, this paper aims to provide valuable insights for researchers and practitioners, fostering innovation in high-performance EEG-based MI-BCI systems.
• Abstract（参考訳）: 脳-コンピュータインターフェース(BCI)は、脳と外部デバイス間の直接通信を可能にするトランスフォーメーション技術として登場した。 様々なBCIパラダイムの中で、脳波に基づく運動画像(MI)は、その単純さ、非侵襲性、および運動機能の回復と運動障害患者のリハビリテーションを促進する可能性から、注目されている。 本稿では,過去10年間に開発された脳感覚運動野信号の復号処理アルゴリズムについて概説する。 具体的には、人工知能(AI)に基づくアルゴリズムの統合、特に機械学習とディープラーニング技術について論じ、MI-BCIシステムの性能と効率向上への貢献について詳細に述べる。 さらに、システムオンチップ(SoC)アーキテクチャ、アプリケーション固有の集積回路(ASIC)、フィールドプログラミング可能なゲートアレイ(FPGA)、ウェアラブルデバイス、IoT(Internet of Things)、AR/VR(AR/VR)など、最先端のハードウェアプラットフォームや新しいコンバージ技術について検討し、次世代MI-BCIシステムを実現するための高度な信号処理アルゴリズムとの統合について論じる。 本稿では,脳波に基づくMI-BCI技術の現在の成果を強調し,リアルタイム能力をさらに向上させる今後の研究方向を予測することによって,脳波に基づくMI-BCIシステムにおけるイノベーションを育成し,研究者や実践者に貴重な洞察を提供することを目的とする。

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