腦機接口（BCIs）將人類思維與外部設備相連，有望提升運動功能受損人群及普通大眾的生活質量。非侵入式腦機接口適用人群廣泛，但目前面臨諸多挑戰，包括映射不直觀和控制不精確等問題。在本研究中，我們提出了一種實時非侵入式機器人控制系統，該系統利用單個手指運動執行（ME）和運動想象（MI）來驅動機械手指運動。所提出的系統改進了當前最先進的腦電圖（EEG）- 腦機接口技術，能夠將大腦中預期的手指運動信號解碼為相應的機械運動。

在一項針對 21 名身體健全且有腦機接口使用經驗的用戶的研究中，我們在兩指運動想象任務中實現了 80.56% 的實時解碼準確率，在三指任務中實現了 60.61% 的實時解碼準確率。我們通過深度神經網絡對腦信號進行解碼，并通過微調提升腦機接口性能。我們的研究結果證明了在單手指層面進行自然化非侵入式機械手控制的可行性。

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