当人类思考时，大脑运动皮层中的神经元会产生微小的电流，不同的思考活动，激活的神经元也不同——这就是脑机接口技术所依靠的原理。因此，科学家通过传感器收集电流，再使用信号处理和机器学习技术等，就可以将使用者头脑中的意念，转化为机器臂的实际运动。

此次，卡内基-梅隆大学生物医学工程系教授贺斌团队提出一种基于连续追踪模式的训练框架，并通过“源成像技术”，提高对想象运动连续追踪的解码精度，实现了一种效果良好的无创脑机接口系统。

当使用这一系统时，人们只需佩戴一顶可测量脑电波的帽子，并在脑海中想象自己移动手臂，而无需实际运作手臂，就可以让与系统相连的机器臂随意念而动，并让机器臂追逐屏幕上的光标。

这种无创脑机接口的效果，已经接近过去一些需要在脑部植入传感器的有创脑机接口。下一步，研究团队计划继续发展这种无创脑机接口技术，以期在不久的将来可以实现对人体义肢更加准确和连续的控制，从而让那些因中风、受伤等原因而丧失运动能力的人得到帮助。