Las prótesis robóticas se espera que permitan a los amputados una mayor libertad y movilidad. Sin embargo, las opciones disponibles para controlar prótesis transhumerales se reducen con el aumento del nivel de amputación. Además, para el control basado en electromiografía de las prótesis, los músculos residuales por sí solos no pueden generar señales lo suficientemente diferentes para una función precisa del brazo distal. Por lo tanto, controlar una prótesis transhumeral de múltiples grados de libertad (DoF) es un desafío con las técnicas actualmente disponibles. En este documento, se propone un enfoque jerárquico de dos etapas basado en electroencefalograma (EEG) para lograr el control de múltiples grados de libertad de una prótesis transhumeral. En el método propuesto, la intención de movimiento para alcanzar con el brazo o levantar la mano se identifica utilizando clasificadores entrenados con características de EEG relacionadas con el movimiento. Para este propósito, se utilizan redes neuronales y clasificadores de vecinos más cercanos. Luego, se estima el movimiento del codo y el movimiento del extremo de la mano utilizando un conjunto diferente de clasificadores basados en redes neuronales, que están entrenados con información de movimiento registrada utilizando sujetos sanos. Las predicciones de los clasificadores se comparan con el movimiento del muñón residual para generar una predicción final de la intención de movimiento. Esto luego se puede utilizar para realizar el control de múltiples grados de libertad de una prótesis. Los resultados experimentales muestran la viabilidad del método propuesto para el control de múltiples grados de libertad de una prótesis transhumeral. Este estudio de prueba de concepto se realizó con sujetos sanos.