基于运动想象的脑机接口(Motor Imagery based Brain-Computer Interface,MI-BCI)对运动康复具有重大意义.然而,现有MI-BCI指令集有限,在高维精细运动控制时,运动意图与动作输出无法匹配,不利于构建反馈真实运动意图的闭环运动康复系统.近年来,精细运动想象编解码研究逐渐受到关注与重视,在范式与解码方法两方面取得了一些研究进展.范式方面,一些研究对想象单一肢体不同关节、同一关节不同自由度的动作进行了尝试;解码方法方面,传统机器学习、深度学习与基于领域自适应的迁移学习方法等被引入到了精细运动想象解码研究中.本综述讨论了基于脑电信号的精细运动想象范式与解码方法的研究进展,并展望了其未来前景,以期促进精细运动想象脑机接口技术的深入研究及未来应用.