Аналізуються результати численних досліджень, які демонструють ефективність систем на основі ЕЕГ для керування біонічними протезами. Особлива увага приділяється впливу розташування датчиків та розрізненню між внутрішньом'язовою та поверхневою ЕЕГ. Значна частина статті присвячена огляду методів, які використовуються для розшифровки рухових намірів та їх подальшої інтерпретації для керування протезом. Серед таких методів виділяються алгоритми машинного навчання та глибокого навчання, які забезпечують високу точність та швидкість обробки сигналів. Розглядаються також дослідження, що використовують поєднання ЕЕГ з іншими методами, такими як електроокулографія, для підвищення надійності та безпеки систем керування. Виявлено, що методи на основі ЕЕГ мають великий потенціал для реалізації ефективного та інтуїтивного керування біонічним протезом, що відкриває нові можливості у реабілітації пацієнтів з втратою функцій верхньої кінцівки.