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国内首例!“意念”操控脑机接口技术成真
发布时间:2020-02-15 01:44    文章作者:sunbet

  1月16日,一位高位截瘫病人在浙江大学医学院附属第二医院一间病房内,通过“意念”控制成功喝了可乐。实际上,这次临床实验是中国首次通过对一位高位截瘫志愿者脑内植入Utah阵列电极,从而意念控制机械手臂的三维运动完成进食、饮水和握手等一系列上肢重要功能运动。这一次研究的成功,也标志着我国脑机接口技术在临床转化应用研究中已跻身国际先进行列。

  曾经在科幻电影中所见的脑机接口技术,《黑客帝国》、《阿凡达》等诸多电影中都是通过连接大脑,实现用意念操控“身体”在另一时空中的“奔跑”。而现在人们离这项技术越来越近,未来会有更多因故造成的瘫痪病人可以再次“奔跑”!脑机接口技术,是由浙江大学医学院附属第二医院张建民教授团队和浙江大学求是高等研究院郑筱祥教授、王跃明教授团队在2012年动物实验、2014年人脑初步实验的基础上共同研究的。此次,团队在高位截瘫患者脑内植入Utah阵列电极,然后用算法对电极收集到的脑神经信号进行分析,并输出机械臂可以理解的指令信号,最终实现患者的“意念操控”。

  2012年,团队在猴子脑中植入微电极阵列,运用计算机信息技术成功提取并破译了猴子大脑关于抓、勾、握、捏四种手势的神经信号,使猴子通过自身“意念”能直接控制外部机械手臂。

  2014年,团队又在人脑内植入皮层脑电电极,实现“意念”控制机械手完成高难度的“石头、剪刀、布”手指运动,创造了当时的国内第一。

  关于脑机接口技术,就是在大脑和假肢等外部设备之间建立一条直接传输大脑指令的通道,实现虽然存在脊髓及运动神经通路损坏,但大脑皮层功能尚健全的情况下,脑部的信号也能通过计算机解读,直接控制外部设备。

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  据了解,此次我国该脑机接口项目的成功主要取决于三个重要环节:微电极植入、神经信号采集分析和人机训练。

  接受此次脑机接口临床转化研究的志愿者张先生,是一位72岁高龄的退休教师、某中学校长。在两年前因一场意外车祸,导致颈髓重度损伤,成了一名高位截瘫患者,四肢无法活动,但大脑功能尚健全、意识清楚。

  在手术初期,团队就遇到了很大的挑战,如何在减少损伤的情况下,把微电极无误地植入患者大脑所在功能区成为很大的难题。大脑运动皮层神经元共分为6层,实验需要将电极植入到第5层的位置。这个过程中,电极植入不能有毫厘之差。植入位置太浅或太深,都达不到效果,还会损伤其他神经。

  传统人工植入手术,精确程度没法达到最佳状态。团队利用步进为0.1毫米的手术机器人,准确地将两个微电极阵列送入既定位置,误差仅在0.5毫米以内。这也是全球首例成功利用手术机器人辅助方式完成的电极植入手术。

  2019年8月底,团队通过精准定位,顺利完成了国内首例开颅将Utah阵列电极植入到控制右侧上肢运动的运动神经皮层的手术。由此,张先生开始了用意念与机械臂“对线

  第二步主要是完成脑神经信号的采集和分析,在国际上已被报道的植入式脑机接口患者,均为中青年人。他们在体力、注意力、情绪配合等方面,也相对更稳健,而老年人则相对较弱。而此次项目中的72岁高龄患者张先生,脑神经信号的稳定性有所减弱,国际上也尚无先例可循。

  目前,全球尚无统一标准化的信号采集、解码等分析手段。一开始,团队采用国外的几套线性算法,但效果都不太好。后来,团队引入非线性、神经网络算法,设计了一套针对这位高龄患者的个性化解决方案。

  团队采用循序渐进的训练方法,先让张先生在电脑屏幕上操控鼠标来跟踪、点击二维运动及三维虚拟现实运动中的球,再练习指挥机械臂完成上下左右等9个方向的动作,最后才是模拟握手、饮水、进食等动作。训练耗费4个多月,才有了现在这样令人激动的成果。

  据相关资料显示,目前国际上主攻方向是非入侵式脑机接口研究。2012年,国外科学家首次通过植入式脑机接口,使瘫患病人可以操控机械手进行喝水、进食等动作。

  而且,非入侵式脑机接口设备已经在CES 2020大会上展出。外国创企NextMind今年1月推出的非入侵式脑机接口开发套件,售价为399 美元,已经可以让用户通过大脑发出的视觉信号来控制计算机、AR/VR 眼镜等设备。NextMind 是依靠机器学习算法构建非侵入性神经界面的初创公司之一。

  而 NextMind 目前正在开发的无创设备,是一种脑电图(EEG)读取分析装置,戴在人脑后部视觉皮层所在的部位。Next Mind 在 CES 2020上获得了“VR / AR 最佳创新奖”和“可穿戴技术荣誉奖( Honoree in wearable technologies )”。NextMind 目前由 15 人组成,分布在软件、机器学习、硬件和游戏开发等领域。

  NextMind 的设备重约 60 克,具有 8 个电极,用于测量大脑活动。8个是保证数据不丢失情况下的最小电极数目。另外,真正实现突破的是NextMind可以让电极本身获取更多的神经数据,从而提高机器学习的效果。他们使用了新的高灵敏度材料,使其设备的 SNR(信噪比)比临床脑电图提高了约4倍。并且电极的形状很像梳子,可以穿过头发触达头皮以获得良好的信号。

  第一步解码意图输出。NextMind 希望可以直接通过大脑来实现实时交互。实现不仅是“看到的”,更是“想到的”。当用户专注于观察某项事物时,这项事物的对应信号就会反馈在大脑的视觉皮层,体现为脑电图的独特波动。大脑的视觉皮层不仅会接收眼睛输入的信息,同时也会放大这些神经信号。

  第二步是解码视觉想象力(visual imagination)。这样即使用户闭着眼睛,设备一样可以知道用户在想什么,也就是可以读出脑海中的画面。大脑视觉皮层既是外部世界信息输入的区域,又是记忆、想象力的输出区域。视觉皮层中提供视觉意识的神经元就是用来处理外界信息的神经元。解码视觉意图和解码视觉想象力这两条轨道将在同一硬件上一起应用。不同的软件和算法将针对性的处理不同的任务。介于视觉信息和视觉想象这两个极端之间的就是视觉注意力。人们对视觉注意力的控制是自上而下的,它受前额叶皮层等其他大脑区域的控制。视觉注意力的集中会增强一些特定的神经元,这就是 NextMind 所要解读的东西。

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