本研究提出了一种基于课程的非侵入式EEG脑机接口系统，解决了现有系统无法覆盖整个字母表的问题。通过先进的神经解码算法和生成式人工智能，显著提高了拼写任务的准确性，为交流障碍人士提供了更好的沟通方案。

研究发现图像生成模型难以生成优质文本图像的关键在于缺乏字符级输入特征。通过对比字符感知与非字符感知的文本编码，发现字符感知在拼写任务上表现更好。训练的图像生成模型在新文本渲染任务中，字符感知变体优于字符盲模型，尤其在罕见单词上准确率提升超过30%。