當人類思考時，大腦運動皮層中的神經元會產生微小的電流，不同的思考活動，激活的神經元也不同——這就是腦機接口技術所依靠的原理。因此，科學家通過傳感器收集電流，再使用信號處理和機器學習技術等，就可以將使用者頭腦中的意念，轉化為機器臂的實際運動。

此次，卡內基-梅隆大學生物醫學工程系教授賀斌團隊提出一種基于連續追蹤模式的訓練框架，并通過“源成像技術”，提高對想象運動連續追蹤的解碼精度，實現了一種效果良好的無創腦機接口系統。

當使用這一系統時，人們只需佩戴一頂可測量腦電波的帽子，并在腦海中想象自己移動手臂，而無需實際運作手臂，就可以讓與系統相連的機器臂隨意念而動，并讓機器臂追逐屏幕上的光標。

這種無創腦機接口的效果，已經接近過去一些需要在腦部植入傳感器的有創腦機接口。下一步，研究團隊計劃繼續發展這種無創腦機接口技術，以期在不久的將來可以實現對人體義肢更加準確和連續的控制，從而讓那些因中風、受傷等原因而喪失運動能力的人得到幫助。