加州理工學院研發開創性的超音波腦機接口
功能性超音波(fUS)標誌著腦機介面技術的重大飛躍,它提供了一種透過解讀大腦活動來精確控制電子設備的微創方法。腦機介面(BMI)是一種可以讀取大腦活動並將其轉換為控制義肢或電腦遊標等電子設備的裝置。它們有望讓癱瘓患者透過意念移動義肢設備。
許多BMI 需要進行侵入性手術,將電極植入大腦以讀取神經活動。然而,2021年,加州理工學院的研究人員開發出一種利用功能性超音波(fUS)讀取大腦活動的方法,這是一種創傷性小得多的技術。
功能性超音波: 改變BMI 的遊戲規則
現在,一項新的研究證明,功能性超音波技術可以成為”在線”BMI 的基礎–它可以讀取大腦活動,用機器學習編程的解碼器解讀其含義,進而控制計算機,在延遲時間極短的情況下準確預測運動。
超音波用於對大腦的二維薄片進行成像,然後將其疊加在一起,形成三維影像。圖片來源:W. 格里格斯提供
這項研究是在加州理工學院的理查德-安德森(Richard Andersen)和米哈伊爾-夏皮羅(Mikhail Shapiro)實驗室進行的,理查德-安德森是詹姆斯-博斯韋爾(James G. Boswell)神經科學教授、T&C Chen 腦機介面中心主任和領導主席;米哈伊爾-夏皮羅是馬克斯-德爾布呂克(Max Delbrück)化學工程和醫學工程教授、霍華德-休斯醫學研究所研究員。這項工作是與法國巴黎INSERM 醫學物理學主任Mickael Tanter 的實驗室合作完成的。
功能超音波的優勢
安德森說:”功能超音波是一種全新的模式,可以添加到腦機介面工具箱中,為癱瘓患者提供幫助。與腦部植入物相比,它的侵入性更小,而且不需要不斷重新校準,這一點很有吸引力。這項技術的開發是一項真正的合作努力,單靠一個實驗室是無法完成的”。
「一般來說,所有測量大腦活動的工具都有利有弊,」加州理工學院前高級博士後學者副研究員、該研究的共同第一作者薩姆納-諾曼(Sumner Norman)說。”雖然電極可以非常精確地測量單一神經元的活動,但它們需要植入大腦本身,而且很難擴展到幾個以上的小腦區。非侵入性技術也有其局限性。功能性磁振造影(fMRI )可測量整個大腦,但靈敏度和分辨率有限。腦電圖(EEG)等便攜式方法則因訊號品質差和無法定位大腦深層功能而受到阻礙”。
透過功能性超音波神經影像測量的後頂葉皮質血管。圖片來源:W. Griggs 提供
超音波成像解釋
超音波成像的原理是發射高頻聲脈衝,並測量這些聲波振動如何在物質(如人體的各種組織)中產生迴聲。聲波以不同的速度穿過這些組織類型,並在它們之間的邊界反射。這種技術通常用於拍攝子宮內胎兒的影像和其他診斷影像。
由於顱骨本身不能透過聲波,使用超音波進行腦部成像需要在顱骨上安裝一個透明的”窗口”。研究的第一作者之一惠特尼-格里格斯(Whitney Griggs,23 歲,博士)說:”重要的是,超音波技術不需要植入大腦本身。這大大降低了感染的幾率,使腦組織及其保護性硬腦膜完好無損。”
諾曼說:”隨著神經元活動的變化,它們對氧氣等代謝資源的使用也會發生變化。這些資源透過血流重新補充,這是功能性超音波的關鍵所在」。
在這項研究中,研究人員利用超音波測量特定腦區的血流變化。就像救護車鳴笛的聲音從靠近你到遠離你的過程中音調會改變一樣,紅血球在接近聲源時會提高反射超音波的音調,而在流向遠方時音調會降低。透過測量這種多普勒效應現象,研究人員可以記錄到大腦血流的微小變化,其空間區域僅有100 微米寬,大約相當於人類頭髮絲的寬度。這使他們能夠同時測量整個大腦中微小神經群的活動,有些神經群甚至只有60 個神經元。
在非人靈長類動物中的創新應用幫助癱瘓者利用思維控制電腦和機器人肢體
研究人員利用功能性超音波測量了非人靈長類動物後頂葉皮質(PPC)的大腦活動,該區域負責規劃動作並促進動作的執行。幾十年來,安德森實驗室一直在使用其他技術對該區域進行研究。
研究人員給動物們教授了兩項任務,要求它們要么計劃移動手來引導螢幕上的遊標,要么計劃移動眼睛來觀察螢幕上的特定部分。它們只需要考慮執行任務,而不需要實際移動眼睛或手,因為BMI 會讀取它們PPC 中的計劃活動。
夏皮羅說:”我還記得二十年前這種預測性解碼在使用電極時的效果是多麼令人印象深刻,而現在看到它在使用超聲波這種侵入性更小的方法時的效果也令人驚嘆。”
有希望的結果和未來計劃
超音波資料即時傳送到解碼器(解碼器之前經過訓練,能利用機器學習解碼資料的含義),隨後產生控制訊號,將遊標移動到動物想要去的地方。BMI 能夠成功地對八個徑向目標進行這樣的操作,平均誤差小於40 度。
格里格斯說:”與其他BMI 不同,這項技術不需要每天對BMI 進行重新校準,這一點意義重大。打個比方,想像一下每天使用電腦滑鼠前需要重新校準長達15分鐘。”
下一步,研究團隊計畫研究基於超音波技術的BMI 在人體中的表現,並進一步開發fUS 技術,以實現三維成像,提高準確性。
論文題為”利用閉環超音波腦機介面解碼運動計畫”,於11月30日發表在《自然-神經科學》(Nature Neuroscience)雜誌上。
編譯來源:ScitechDaily