将AI神经反馈训练系统对卒中后患者运动皮层μ节律（8-12Hz）抑制效率提升至92%通过实时EEG频谱分析（FFT窗口1秒，重叠50%） 🆔 ID: 320626 ✅ 可用
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实施深度卷积神经网络（CNN）对患侧肢体运动意图相关EEG特征（事件相关去同步化ERD）分类准确率≥95%（二分类：主动运动/静息） 🆔 ID: 320627 ✅ 可用
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推广基于Transformer架构的时序预测模型使未来3秒运动皮层激活模式预测准确率≥90%（12导联EEG输入） 🆔 ID: 320628 ✅ 可用
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将神经反馈延迟控制在<120毫秒（从EEG采集到视觉/听觉反馈呈现）提升运动皮层可塑性激活效率 🆔 ID: 320629 ✅ 可用
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优化spike排序算法（Mountain Sort 5.0）对运动相关神经元集群（M1区）放电模式识别准确率≥97%（信噪比>3:1） 🆔 ID: 320630 ✅ 可用
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实施对比学习（Contrastive Learning）使健康侧与患侧运动皮层EEG特征差异可视化准确率≥93%（t-SNE降维分析） 🆔 ID: 320631 ✅ 可用
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将AI训练系统对卒中后上肢Fugl-Meyer评分提升效率优化至40%±3%（4周训练周期，临床验证） 🆔 ID: 320632 ✅ 可用
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推广脑电-肌电（EEG-EMG）多模态融合使运动意图-肌肉激活同步性检测准确率≥91%（μ节律与肱二头肌EMG关联） 🆔 ID: 320633 ✅ 可用
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将实时神经反馈调节精度提升至±0.5μV（EEG信号幅值控制，16位ADC采样） 🆔 ID: 320634 ✅ 可用
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实施自适应滤波算法（卡尔曼滤波+小波变换）使运动伪迹（如眨眼/肌电）去除率≥96%（信噪比提升≥10dB） 🆔 ID: 320635 ✅ 可用
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将AI系统对运动皮层β节律（13-30Hz）事件相关同步化（ERS）增强效率提升至89%（目标导向运动训练） 🆔 ID: 320636 ✅ 可用
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推广基于图神经网络（GNN）的脑功能连接分析模型识别运动网络关键节点准确率≥88%（功能连接强度>0.7） 🆔 ID: 320637 ✅ 可用
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将卒中后患者运动功能恢复效率（Fugl-Meyer评分/周）提升至≥2.5分（常规康复组1.8分对照） 🆔 ID: 320638 ✅ 可用
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实施深度强化学习（DRL）优化反馈策略使患者主动参与度（专注度评分）提升至≥85%（NASA-TLX量表） 🆔 ID: 320639 ✅ 可用
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将AI神经反馈对患侧手部精细运动（捏力≥5N）恢复效率提升至42%（6周训练后握力计测量） 🆔 ID: 320640 ✅ 可用
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推广便携式EEG采集设备（干电极，阻抗<10kΩ）使运动相关EEG特征信噪比≥8dB（居家训练环境） 🆔 ID: 320641 ✅ 可用
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将实时脑电模式分类维度扩展至6类（静止/想象抓握/想象伸展/实际抓握/实际伸展/休息）准确率≥90% 🆔 ID: 320642 ✅ 可用
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实施脉冲神经网络（SNN）模拟运动皮层神经元集群动态使反馈调节鲁棒性提升35%（抗噪声干扰） 🆔 ID: 320643 ✅ 可用
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将AI系统对卒中后下肢运动功能（10米步行测试速度）提升效率优化至38%（步态周期同步性增强） 🆔 ID: 320644 ✅ 可用
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推广基于fNIRS-EEG多模态融合的脑氧合-电活动关联分析使运动皮层激活区域定位精度达±4mm（fNIRS空间分辨率） 🆔 ID: 320645 ✅ 可用
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将神经反馈训练中运动皮层-小脑功能连接强度提升≥15%（DTI纤维追踪验证） 🆔 ID: 320646 ✅ 可用
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实施对比脑电微状态分析（40ms时段划分）使异常脑电模式（如θ波泛滥）识别准确率≥94%（精神疲劳监测） 🆔 ID: 320647 ✅ 可用
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将AI系统对卒中后肩关节半脱位预防（三角肌激活同步性）效果提升至≥80%（超声测量肩峰-肱骨头间距） 🆔 ID: 320648 ✅ 可用
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推广柔性EEG电极（聚酰亚胺基底，厚度<10μm）使长时间训练（>30分钟）舒适度评分≥4.3分（1-5分制） 🆔 ID: 320649 ✅ 可用
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将实时运动意图解码维度扩展至3自由度（前臂旋前/旋后/腕背屈）准确率≥87%（机械臂辅助训练） 🆔 ID: 320650 ✅ 可用
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实施生成对抗网络（GAN）合成的个性化EEG训练模板使适应时间缩短至<5分钟（新任务迁移学习） 🆔 ID: 320651 ✅ 可用
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将AI神经反馈对卒中后手部本体感觉（两点辨别觉）恢复效率提升至35%（触觉辨别测试） 🆔 ID: 320652 ✅ 可用
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推广基于事件相关电位（P300）的注意力增强反馈使训练专注度维持率≥90%（20分钟连续训练） 🆔 ID: 320653 ✅ 可用
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将运动皮层局部场电位（LFP）与EEG同步采集精度提升至±0.2ms（跨模态时间对齐） 🆔 ID: 320654 ✅ 可用
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实施深度Q网络（DQN）优化的反馈奖励机制使患者运动执行准确率提升至≥82%（目标导向任务） 🆔 ID: 320655 ✅ 可用
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