Przeanalizowaliśmy wszystkie aspekty doskonalenia technologii BCI. Przez lata technolodzy i naukowcy próbowali uczynić ten system szybszym, dokładniejszym i bardziej użytecznym. Wykazano, że taki system BCI oparty na P-300 wymaga jedynie lekkiego treningu, aby osiągnąć zadowalającą precyzję w wykonywaniu poleceń, które mózg przekazuje charakterystycznymi sygnałami EEG do jednego z takich urządzeń. Użytkownicy mogą używać SSVEP z zakodowanymi częstotliwościami do tego celu po niewielkim przeszkoleniu. Wykazano, że ta metoda poprawia jakość życia użytkowników cierpiących na udar lub inne choroby neurologiczne. Rozdział ten szczególnie podkreśla postęp w naprawie różnych urazów neurologicznych, a także fizjologię rehabilitacji neurologicznej, neurofizjologię maszyny mózgowej, trening sieci neuronowych, najnowocześniejsze interfejsy maszyn neuronowych i deszczowych, strategie neurorehabilitacji i przyszłe nadzieje na postęp w tej dziedzinie. Architektura głębokich sieci neuronowych oraz algorytmy głębokiego uczenia umożliwiają nową jakość przetwarzania informacji i klasyfikacji narzędzi w kontekście lepszej definicji sygnału EEG. Kontrola ruchu za pomocą nieinwazyjnego BCI umożliwia poprawę jego szybkości i dokładności poprzez rozbudowę algorytmu adaptacyjnego. Kontrola ta została również przeanalizowana pod kątem potencjalnego włączenia dodatkowych miejsc rejestracji EEG, zakresu częstotliwości i charakterystyki EEG domeny czasu w ruchu kursora.