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國內首例植入式腦機接口臨床研究取得突破性進展

國內首例植入式腦機接口臨床研究取得突破性進展

2020-01-18 Comments 0 Comment

2020 CES 大會上,初創公司NextMind 的研究很有意思,他們聲稱正在開發一種實時的腦-機接口:可將大腦視覺皮層的信號轉換為機器可以讀取的數字指令,這樣一來,我們就可以通過大腦發出的視覺信號來控制計算機、AR/VR 眼鏡等設備,這就意味著思維代替雙手將變為可能。

現在這一研究有了真實案例。

國內首例植入式腦機接口臨床研究成功

1 月16 日,浙江大學正式對外宣布了“雙腦計劃”的科研成果,植入電極的志願者可以利用大腦運動皮層信號精準控制外部機械臂與機械手實現三維空間的運動;同時證明了,高齡患者利用植入式腦機接口進行複雜有效的運動控制是可行的。

【 圖片來源:浙江大學 所有者:浙江大學】

所謂腦機接口就是在大腦和假肢等外部設備之間建立一條直接傳輸大腦指令的通道,實現在脊髓及運動神經通路損壞但大腦皮層功能尚健全的情況下,腦部的信號也能通過計算機解讀,直接控制外部設備。

按照植入程度的不同,BCI 分為非植入式、半植入式和植入式。

非植入式(Non-invasive BCI),即在頭骨外檢測信號的設備;

半植入式(Partially invasive BCI),即安置在大腦皮層表面接收信號的設備;

植入式(invasive BCI),即通過開顱手術等方式,向腦組織內植入傳感器以獲取信號的設備。

三者各有優缺點,總體來看,BCI 設備對腦部植入的程度越高,風險越大。

接受此次腦機接口臨床轉化研究的志願者張先生,是一位72 歲高齡的退休教師。本應在退休後安享晚年的他,卻在兩年前因一場意外車禍,導致頸髓重度損傷,成了一名高位截癱患者。

所幸車禍沒有損傷老人的大腦。8 月底,張先生在精准定位下順利完成了國內首例開顱,進行了將Utah陣列電極植入到控制右側上肢運動的運動神經皮層的手術。

經歷了4個月的訓練,張先生實現了用意念控制機械臂完成握手,飲水,進食等動作。還能夠控制電腦鼠標玩麻將游戲。

目前,在國際上已被報導的植入式腦機接口患者,均為中青年人。他們在體力、注意力、情緒配合等方面,也相對更穩健,而老年人則相對較弱。

張先生也因此成為目前全球範圍內,成功利用植入式腦機接口技術,實現肢體運動功能重建的最高齡患者。

除了吃喝、社交、娛樂外,這項最新成果將幫助肢體癱瘓患者重建運動功能,從而提高生活質量。

如何實現意念取物?

了解腦機接口的童鞋可能比較清楚,腦機接口在此前已經有語音合成的成功實驗,以腦機接口的方式,捕捉大腦電波,然後實現打字的目的,再進行語音合成輸出,相比之下,意念控制取物簡直是一項難於上青天的任務。

因此,浙大這一研究的實現簡直就是可以被載入史冊的,歷時8 年,從動物模擬到真正實現腦機互動,他們付出的心血可想而知。

2006 年,浙江大學團隊實現了電極植入大鼠腦部的“動物導航系統”。通過腦機交互,讓大白鼠按照“指令” 左轉右彎、爬樓梯、繞“8” 字,甚至跳上30 多厘米高的平台。

2012 年,浙大團隊在猴子腦中植入微電極陣列,運用計算機信息技術成功提取並解碼了猴子大腦關於抓、勾、握、捏四種手勢的神經信號,使猴子能通過“意念”直接控制外部機械手臂。

2014 年,浙大團隊開始在人腦內植入皮層腦電微電極,實現“意念” 控制機械手完成高難度的“石頭、剪刀、布” 手指運動,創造了當時的國內第一。

不過,2014 年的臨床應用是在患者大腦皮層表面“蓋” 上一塊電極片(皮層腦電電極),電極本身並未插入大腦皮層內部,屬於開顱但不插入皮層的半植入式操作,不能檢測到單個神經元的放電。

本次實驗成功的張先生就是把微電極陣列直接插入大腦運動皮層裡面,可以檢測單個神經元細胞放電情況,獲取的信號更直接、穩定和豐富。

而要完成這一步,絕不簡單。

因為大腦皮層神經元共分為6層,電極要植入到第5層,這個難度係數根本不是我們這些吃瓜群眾的涉獵範圍。

為了減小誤差,浙大的研究團隊利用步徑為0.1毫米的手術機器人,準確地將2個電極送入既定位置,誤差控制在0.5毫米以內。

【 圖片來源:浙大二院 所有者:浙大二院】

在4毫米×4毫米大小的微電極陣列上有100個電極針腳,每一個針腳都可能檢測到1個甚至多個神經元細胞放電。電極的另一頭連接著計算機,可以實時記錄大腦發出的神經信號。

植入電極後,最難的一步就是如何實現“意念控制”。

人的大腦中上千億個神經元通過發出微小的電脈衝相互交流,從而對人體的一舉一動發號施令,要實現意念控制,就要對電極檢測範圍內的人腦神經電信號進行實時採集和解碼,將不同的電信號特徵與機械手臂的動作匹配對應。

【 圖片來源:浙大二院 所有者:浙大二院】

由於腦機接口技術同時依賴患者腦電信號特徵及機器算法設計,目前還沒有統一標準化的信號採集、解碼等分析手段,也就是說,不能直接搬用已有的分析手段。

於是,浙大的研究人員引入非線性、神經網絡算法,針對老張提出了一套針對性的解決方案。

採用循序漸進的訓練方法,先讓老張在電腦屏幕上操縱鼠標,再練習指揮機械臂完成上下左右等9 個方向的動作,最後模擬握手、飲水、進食等動作,這才讓我們看到了意念操縱機械的“神奇”變化。

腦機接口還有很長的路要走

新技術的實現固然可喜,但由此帶來的擔憂也會接踵而至。

前不久鬧得沸沸揚揚的賦思頭環,就因為涉及”監控學生“、“違背教育初衷”、“涉嫌收集學生隱私數據”等問題受到廣泛質疑。

所以,腦機接口技術大發展,即給一部分人帶來希望與期待,也讓一部分人惶恐擔憂。美國曾經對民眾做過一項調查,結果表示:腦機接口比基因編輯更令人擔心。

當時《連線》雜誌給出的理由是這樣的:

“既然脑机接口能够为受伤或瘫痪的士兵带来恢复行走的可能性,能够帮助瘫痪病人使用他们的意识来打字,或者能够为截肢的患者装上仿生四肢来‘恢复’知觉,那么一旦大脑被‘入侵’上述提到的这些 BCI 功能依然有用武之地——操纵他人或者…谋杀。”

毕竟,我们对大脑的绝大部分一无所知。

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