加州大學舊金山分校（UCSF）的一支研究團隊，已經在癱瘓患者身上演示了首個“即插即用”的“大腦義體”。借助機器來解碼大腦的電信號，為未來的醫學功能修復打開了更多的可能——比如改善阿爾茨海默病的篩查、對內部器官的監測、以及讓癱瘓患者重新獲得對義肢的控制能力。

ECoG 陣列（來自：UCSF / Noah Berger 攝）

過去幾年開發的此種類型的腦機接口（BCI），已經顯現出了一些極具希望的潛在應用。

通過各種形式植入大腦之後，且借助先進的算法來提供動力，研究人員可將大腦電信號轉為各種設備的控制輸入，比如義肢、完整的外骨骼、甚至無人機。

研究配圖- 1：ltCLDA 帶來的性能改進

UCSF 開發的新技術，標誌著該領域的研究又向前邁出了重要一步。其專注於將大腦活動轉化為軟件方面的行動，然後藉助機器學習的算法訓練。

研究配圖- 2：光標映射精製解碼

通過讓癱瘓患者來目視屏幕上的光標運動，可追踪其想像中的脖子或手腕部運動。在持續對算法進行定期（每日）重置之後，軟件可逐步學會與用戶設想相匹配的移動動作。

研究配圖- 3：神經表徵在多個時間尺度上的穩定表現

儘管每天需要耗費數小時來實驗，但這套方案可最終達成預期的控制，此外科學家們也在積極改進和探索其它方面的應用。比如調整算法，以避免每日頭從開始訓練。

研究配圖- 4：長期PnP 與解碼器復位的結果

經過不斷完善，最終算法可允許用戶即時接入並開始使用。UCSF Health 的實踐神經病學家Karunesh Ganguly 表示：

通過確保算法的更新速度不會超過大腦的跟踪速度，我們可以進一步改善機器學習的速度，即大約每10 秒鐘更新一次。

我們認為這是大腦和計算機這兩套系統之間建立了合作關係，最終可使人機界面成為用戶能力的一個延伸，讓他們可以自如地操控機械義肢（手或手臂）。

研究配圖- 5：兩組神經點擊器之間的連接

實驗中使用的腦機接口（BCI）被稱作ECoG 陣列，其由便籤紙大小的電極板組成，可通過外科手術植入到大腦表面。

在獲得了特殊的批准之後，研究人員對接受植入物手術的患者開展了長期實驗。

結果發現，即便沒有進行任何日常校準，持續44 天后的使用性能也不會出現下降。即使用戶停用了數日，性能也只會略有下降。

Karunesh（上圖右）與學生Stefan Lemke 討論ECoG（Steve Babuljak / 2016 攝）

研究資深作者、醫學博士Karunesh Ganguly 指出：隨著時間的推移，使用者的大腦也會優化自身的活動，以更好地控制BCI 和無需每日重新校準。

有關這項研究的詳情，已經發表在近日出版的《自然生物技術》（Nature Biotechnology）期刊上。

原標題為《Plug-and-play control of a brain–computer interface through neural map stabilization》。