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发布时间:2020-02-02 20:34    文章作者:澳门葡京现场

  1月16日,浙大求是高等研究院“脑机接口”团队宣布,与浙大医学院附属第二医院合作完成中国第一例植入式脑机接口运动功能重建临床转化研究。72岁的高位截瘫患者完全利用大脑皮层脑电信号,精准控制外部机械臂与机械手,实现三维空间的运动。

  这项最新成果证明高龄患者利用植入式脑机接口进行复杂而有效的运动控制是安全可行的,将有助于肢体瘫痪患者进行运动功能重建,提高生活质量,未来也将对辅助运动功能、失能者功能重建、老年人机能增强等更多领域产生积极影响。

  科幻般的人机交互场景在现实中上演,让人深感只存在于想象中的未来生活可能已经离我们很近。

  在浙大二院神经外科的病房里,72岁的老张与机械臂、机械手的互动训练已经持续了4个多月,意念操控过程日益流畅。

  此刻,老张安详地坐在椅子上,决定不靠别人帮助,给自己拿一瓶无糖可乐。两年前老张遭遇车祸,四肢完全瘫痪,所幸大脑并未受损。他集中注意力,在大脑中设想伸手取可乐的动作。脑电信号经由他大脑皮层里植入的电极传输到身边的解码器。紧接着,一台机械臂开始转动,伸出去对准不远处桌子上的那瓶可乐,机械手调整五指把瓶身握紧,一点点收回来,直到可乐瓶中的吸管准确凑在老张的嘴边。

  这就是脑机接口技术激动人心之处——在脊髓损伤、人体原有神经通路损坏的情况下,能够为大脑信号开辟一条新的传输通道。

  教育部“脑与脑机融合前沿科学中心”(简称“双脑中心”)副主任、浙大求是高等研究院王跃明教授说,把脑机接口技术在临床上转化,目前国际上的主要方向是将其用于渐冻症、高位截瘫等重度、不可逆性运动功能障碍患者的肢体运动功能重建,帮助他们“心(脑)想事成”。

  此前,美国匹兹堡大学、加州理工大学研究团队均成功利用脑机接口技术和机械手,让瘫痪患者自主喝上杯子里的啤酒,吃上巧克力。在这些案例中,研究人员都将电极植入到患者的大脑皮层中。

  老张是中国第一位在大脑中植入脑机接口电极的患者。浙大二院神经外科主任张建民教授介绍,老张的大脑皮层里植入了两个Utah微电极阵列,这是美国FDA唯一批准用于临床的脑电采集微电极。每个电极大小为4毫米见方,分布着100个电极针脚,每一个针脚都对应一个或多个神经元细胞。电极的另一头连接着计算机,可以实时记录大脑发出的神经信号。

  拿起一个水杯喝水,对正常人来说是再简单不过的一个动作,其实涉及大脑控制的复杂过程:手臂运动要准确、稳定,手指给瓶子施加的压力必须不大不小……这些都需要准确流畅的信号指挥。

  王跃明表示,在头皮上盖一块电极,也能采集到脑电信号,比如戴上一顶专门设计的“帽子”,用头皮脑电信号,指挥小车做简单的前进、刹车动作,这也是脑机接口技术的一种应用。但是这样的信号不精确、不清晰。而把电极直接插入大脑运动神经元细胞里面,获取的信号更直接、稳定和丰富。

  “电极直接插入神经元细胞,就像坐在体育场里看足球比赛,能亲眼看到运动员是凌空抽射还是头球攻门。而非植入式采集脑电信号,就像没买到票的球迷在体育场外‘听’比赛,只能通过场内发出的欢呼声或嘘声了解个大概。”王跃明说。

  浙大研究团队利用自主研发的人工智能算法来解码老张发出的脑电信号,进而指挥机械臂运动。比如老张通过运动想象让机械臂左右移动,左摆过头要及时回补,补到哪个位置需要反复进行反馈式学习后,机器解码器才能准确完成。“这是一个人和机器互相适应、互相磨合的过程。”王跃明说,“当机械臂在学习读懂老张的脑电信号时,老张也在学习怎么用好这个新工具。”

  浙大较早就开展了脑机接口技术研究,依托神经科学、信息工程技术和医学等多学科交叉合作,其研究水平一直居于全国前列。

  浙大研究团队在国内率先实现了脑机接口技术在动物模型上的应用,包括猴子大脑皮层脑电信号脑机接口控制外部机械手完成“勾、抓、捏、握”等不同手势,以及人脑意念操控大白鼠走迷宫等。

  2014年,浙大研究者在国内首次实现人脑意念控制机械手完成“剪刀—石头—布”等较复杂手部动作。2016年,浙大“脑机接口”团队获得中国人工智能学会“吴文俊人工智能科学技术创新奖一等奖”。

  而此次在高龄患者脑内植入电极并实现意念操控机械臂、机械手实现三维空间运动,浙大团队又取得了一系列新突破。

  挑战从如何在尽量减少损伤的情况下将电极准确无误地植入患者大脑开始。大脑皮层神经元共分为6层,电极要植入到第5层。张建民说:“植入的位置太浅了达不到效果,太深了又会损伤其他神经,难度非常大。这对我们来说是全新的手术。”研究团队利用步径为0.1毫米的手术机器人,准确地将2个电极送入既定位置,误差控制在0.5毫米以内。

  下一个关键问题是如何顺利实现“意念操控”。在既有国际研究中,实验志愿者都是相对年轻的中青壮年,他们的脑电信号质量远优于72岁的老张,分析起来也更加容易。王跃明说,研究团队一开始尝试直接搬用国外已有的几套线性算法,效果都不太好。

  “机械臂抓取可乐瓶实际上是一连串信号流畅指挥的结果。老张年纪大了,注意力难以长时间集中,信号的稳定性比较差。”王跃明说,“一个细微动作的解读失误,可能就导致整个抓可乐瓶任务的失败。在磨合初期我们遇到很大的困难。”后来,研究团队引入非线性神经网络算法,自主研发了针对老龄患者的解决方案。

  研究团队采用循序渐进的训练方法,先让老张在电脑屏幕上操控鼠标来跟踪、点击运动中的球,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。就这样,一点点逼近“人与机械合一”的目标。

  张建民说,本次研究在回顾既往病例和文献、充分论证的基础上制定初步方案,并经浙大二院伦理委员会审核批准。

  研究开始后,团队人员在高位截瘫患者中多方筛选实验志愿者。老张退休前是中学校长,文化水平高,对自身生活质量需求也高。经沟通,患者本人和家属均非常愿意借助脑机接口这一前沿科技让患者有机会重建一些基本的肢体运动功能,帮助其提高生活质量,增进与外界的交流互动。

  患者自愿参加本次研究。研究团队在排除手术禁忌等因素后,为患者实施了电极植入手术。

  “参加我们的研究后,老张的生活质量提高了,心情也变好了。”张建民说。此前,患者瘫痪卧床长达两年,情绪比较消沉。参加研究后,老张每天都有了许多“小目标”。医护人员天天和他在一起,为他在脑机接口训练中取得的每一个进步鼓掌。

  为了病人的福祉——这是临床转化工作的出发点。专家表示,之所以选择脑电信号采集解码难度更大的高龄患者作为实验对象,正是因为老年人是脑机接口未来应用很重要的目标群体。“大部分心脑血管疾病引起的中风、瘫痪病人都是老年人,在老龄患者身上实现脑机接口成功应用对于未来的临床治疗和康复有着非常重要的指导意义。”张建民说,随着脑科学的不断发展,脑机接口的临床应用将从现有的以运动功能为主的功能重建逐渐推广到语言、感觉、认知等更多更复杂的功能重建上。

  王跃明表示,脑机接口技术发展前景十分广阔。比如,埃隆·马斯克已宣布旗下科技企业研发出新一代脑机接口信号采集系统,可将直径近4到6微米的超薄聚合物探针电极像“缝纫机打线”一样快速且微创地植入大脑皮层中,配合其自主研发的高集成芯片处理器,可以同步采集高达3072个电极的脑电信号。若能真正用于人脑,必将大大提高脑电信号采集质量和效率。此外,计算机科技的不断创新也将带来更多兼顾共性、突显个性的新算法,有助于进一步推进脑机交互的高度控制。

  《科学》旗下的ScienceRobotics于2019年6月刊登了脑机接口(BCI)领域的一项突破成果。美国卡内基梅隆大学的贺斌教授带领其研究团队与明尼苏达大学合作,成功开发出第一款非侵入式意念控制机械臂,能够连续跟踪随机运动的计算机光标。这项技术将帮助众多瘫痪患者和运动障碍患者大大提升生活质量,也有望为普通人群带来广泛应用。

  该项技术通过使用新颖传感和机器学习技术,利用设备访问大脑深处的信号,实现对机器人手臂的高分辨率控制。相比其他无创脑机接口技术,该项技术在二维平面控制光标移动的传统任务中机器学习能力提高了近60%,而在由用户采用运动想象来连续追逐随机移动的光标任务中学习成绩提高了5倍以上。

  目前该项技术已在68名身体健全的人类受试者中进行了测试,成功实现了普通人对虚拟设备和机器臂的控制。该团队计划在不久的将来进行临床试验。

  2019年7月,特斯拉创始人埃隆·马斯克旗下的脑机接口初创公司Neuralink发布了一款脑机接口系统。这款系统利用一台长得像缝纫机的神经手术机器人,向人脑中植入被称为“线”的专有技术芯片和信息条,可以直接通过USB-C接口读取大脑信号,甚至可以通过苹果手机的应用程序进行控制。Neuralink公司已在老鼠身上进行测试,并与加州大学戴维斯分校合作用猴子做试验。

  马斯克打算,如能获得美国食品药品监督管理局的批准,将在2020年第二季度进行人体试验。届时,该公司计划在人类志愿者的头部钻4个直径达8毫米的洞,将电极植入他们的大脑。

  在《时代》杂志发布的2019年度最佳发明榜单上,世界上第一款脑机接口智能假肢——来自中国的脑机接口公司强脑科技(BrainCo)旗下的BrainRobotics假肢入选。

  据了解,BrainRobotics采用先进的深度神经网络(DNN)算法和多通道肌电感应,让用户可以操作无限种手势。与现有的其他机械假肢手不同,BrainRobotics假肢手使用了一种能让用户与手互相学习的先进算法,让用户对手的操作熟练度随着使用时间不断提升。同时,该产品使用了多达8个通道的肌电信号传感器,使用户可以通过残肢肌肉做出精细的操控指令。一位残疾人用户曾通过该智能假肢与钢琴家郎朗表演四手联弹。

  2017年,法国里昂的一名瘫痪男子Thibault接受了法国Clinatec公司与格勒诺布尔-阿尔卑斯大学的外骨骼研究实验。经过20多个月各种类型训练,现在Thibault已经可以凭借大脑信号控制外骨骼装备,实现缓慢行走以及暂停。

  科学家将2个植入物放置在Thibault大脑表面的运动控制部位,每个植入物有64个电极,同时有软件可以将电极读取的脑电波转换为运动指令。最初他在视频游戏里训练控制虚拟角色,之后穿上外骨骼装备实现了行走。

  这套设备是一种吊装式的安全行走系统,能够提供长时间的高分辨率脑电记录,并将运动意图进行实时解码。当Thibault想走路时,这个外骨骼机器人会产生一系列动作,让他的双腿向前移动,他还可以控制手臂自由活动,从大脑发出指令到实现运动有350毫秒的时差。


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