根據最新一期《自然·神經科學》雜誌報道，一項新研究證實，美國加州理工學院研究人員開發的功能性超音波（FUS）技術可以成為一種「線上」腦機介面（BMI）的基礎，這種BMI可以讀取大腦活動，透過機器學習程式設計的解碼器來破解其意義，從而控制一台延時極短、可準確預測運動的電腦。

解剖記錄平面和行為任務。圖片來源：物理學家組織網

2021年，加州理工學院研究人員開發了一種使用功能性超音波讀取大腦活動的方法，這是一種侵入性小得多的技術。

超音波成像的工作原理是發射高頻聲音脈衝，然後測量這些聲音振動在物質（如人體的各種組織）中的迴聲。聲波在這些組織類型中以不同的速度傳播，並在它們之間的邊界反射。這項技術通常用於拍攝子宮內胎兒的影像及其他診斷影像。

由於頭骨不能透過聲波，因此使用超音波進行腦部成像需要在頭骨上安裝一個透明的「窗口」。超音波技術不需要植入大腦本身，這大大降低了感染的機會，並使腦組織及其保護性硬腦膜完好無損。

神經元活動的變化會引起它們對氧氣等代謝資源的利用發生變化。這些資源透過血液重新補充，這是功能性超音波的關鍵。在這項研究中，研究人員使用超音波來測量流向特定大腦區域的血流的變化。就像救護車的警報聲隨距離遠近而改變音調一樣，紅血球會在反射的超音波接近聲源時增高音調，而在遠離聲源時降低音調。

透過測量這種多普勒效應，研究人員可以記錄大腦血液流動的微小變化，空間區域只有100微米寬，大約為一根頭髮那麼寬。他們能夠同時測量廣泛分佈在整個大腦中的微小神經細胞群的活動，其中一些小到只有60個神經元。

研究人員使用功能性超音波來測量非人靈長類動物頂葉後皮質（PPC）的大腦活動，該區域負責規劃並幫助執行運動。實驗動物被教會了兩項任務：移動手來引導螢幕上的遊標，移動眼睛看螢幕的特定部分。它們只需要考慮執行任務，而不是實際移動眼睛或手，因為BMI可以讀取它們的大腦活動。

超音波數據被即時發送到解碼器，然後產生控制訊號，將遊標移動到希望的地方。BMI能夠成功地對8個徑向目標執行此操作，而平均誤差很小。