运动想象 BCI 中最常用的信号处理方法：综述与元分析

基于摘要分析。本文围绕利用感觉运动节律（SMR）活动变化的 EEG 运动想象 BCI，综述信号采集与数据处理方法，并通过元分析考察分类表现及其影响因素；其贡献还包括提出实验结果报告规范与信号处理研究建议。 综述覆盖 1997—2017 年发表的 131 篇文章，比较其中实验采用的数据记录与分析方法；其中 76 份研究报告被纳入元分析。作者报告，在该纳入范围及其校正汇总方法下，平均分类 Accuracy 为 51.96%。摘要未说明校正公式、任务类别分布、机会水平或被试内、跨被试等评估划分，因此该数值不宜直接用作某一运动想象任务或当前方法的性能基准。 作者报告研究结果具有极高异质性（Q = 1806577.61；df = 486；p < 0.001；I² = 99.97%），并发现通道数量、运动想象任务数量和空间滤波方法具有显著影响。摘要未提供各因素的效应方向、效应量及混杂因素控制细节，不能据此推导增加通道或选用某种空间滤波方法必然改善表现。作者报告，元回归未提供证据支持较近年份发表的方案有效性有所提高；这不等于证明该时期不存在方法进步。 作者提出新的运动想象 BCI 实验结果呈现标准，旨在促进关键结果信息的交流与比较，并基于描述性分析及元分析形成研究实践建议。标准的具体条目、检索与纳入流程、质量评估、效应量计算、研究内多项结果的处理，以及实验协议、敏感性分析和统计细节尚未验证。阅读全文时应重点核对这些内容，再判断汇总结论对具体 EEG 任务和评估协议的适用性。