喜大普奔 国内首例植入式脑机接口临床研究取得突破性进展 (喜大普奔全称)

文章编号:45315 资讯动态 2024-12-09 意念取物脑机交互

2020 CES大会上,初创公司 NextMind的研究很有意思,他们声称正在开发一种实时的脑-机接口:可将大脑视觉皮层的信号转换为机器可以读取的数字指令,这样一来,我们就可以通过大脑发出的视觉信号来控制计算机、AR/VR 眼镜等设备,这就意味着思维代替双手将变为可能。

现在这一研究有了真实案例。

国内首例植入式脑机接口临床研究成功

1月16日,浙江大学正式对外宣布了“双脑计划”的科研成果,植入电极的志愿者可以利用大脑运动皮层信号精准控制外部机械臂与机械手实现三维空间的运动;同时证明了,高龄患者利用植入式脑机接口进行复杂有效的运动控制是可行的。

喜大普奔,国内首例植入式脑机接口临床研究取得突破性进展

【 图片来源: 浙江大学 所有者:浙江大学 】

所谓脑机接口就是在大脑和假肢等外部设备之间建立一条直接传输大脑指令的通道,实现在脊髓及运动神经通路损坏但大脑皮层功能尚健全的情况下,脑部的信号也能通过计算机解读,直接控制外部设备。

喜大普奔,国内首例植入式脑机接口临床研究取得突破性进展

【 图片来源: 阿里云 所有者:图虫 】

按照植入程度的不同,BCI 分为非植入式、半植入式和植入式。

三者各有优缺点,总体来看,BCI 设备对脑部植入的程度越高,风险越大。

接受此次脑机接口临床转化研究的志愿者张先生,是一位 72 岁高龄的退休教师。本应在退休后安享晚年的他,却在两年前因一场意外车祸,导致颈髓重度损伤,成了一名高位截瘫患者。

所幸车祸没有损伤老人的大脑。8 月底,张先生在精准定位下顺利完成了国内首例开颅,进行了将 Utah阵列电极植入到控制右侧上肢运动的运动神经皮层的手术。

经历了4个月的训练,张先生实现了用意念控制机械臂完成握手,饮水,进食等动作。还能够控制电脑鼠标玩麻将游戏。

目前,在国际上已被报道的植入式脑机接口患者,均为中青年人。他们在体力、注意力、情绪配合等方面,也相对更稳健,而老年人则相对较弱。

张先生也因此成为目前全球范围内,成功利用植入式脑机接口技术,实现肢体运动功能重建的最高龄患者。

除了吃喝、社交、娱乐外,这项最新成果将帮助肢体瘫痪患者重建运动功能,从而提高生活质量。

如何实现意念取物?

了解脑机接口的童鞋可能比较清楚,脑机接口在此前已经有语音合成的成功实验,以脑机接口的方式,捕捉大脑电波,然后实现打字的目的,再进行语音合成输出,相比之下,意念控制取物简直是一项难于上青天的任务。

因此,浙大这一研究的实现简直就是可以被载入史册的,历时 8年,从动物模拟到真正实现脑机互动,他们付出的心血可想而知。

2006 年,浙江大学团队实现了电极植入大鼠脑部的 “动物导航系统”。通过脑机交互,让大白鼠按照“指令” 左转右弯、爬楼梯、绕 “8” 字,甚至跳上 30 多厘米高的平台。

2012 年,浙大团队在猴子脑中植入微电极阵列,运用计算机信息技术成功提取并解码了猴子大脑关于抓、勾、握、捏四种手势的神经信号,使猴子能通过 “意念”直接控制外部机械手臂。

2014 年,浙大团队开始在人脑内植入皮层脑电微电极,实现 “意念” 控制机械手完成高难度的 “石头、剪刀、布” 手指运动,创造了当时的国内第一。

不过,2014 年的临床应用是在患者大脑皮层表面 “盖” 上一块电极片(皮层脑电电极),电极本身并未插入大脑皮层内部,属于开颅但不插入皮层的半植入式操作,不能检测到单个神经元的放电。

本次实验成功的张先生就是把微电极阵列直接插入大脑运动皮层里面,可以检测单个神经元细胞放电情况,获取的信号更直接、稳定和丰富。

而要完成这一步,绝不简单。

因为大脑皮层神经元共分为6层,电极要植入到第5层,这个难度系数根本不是我们这些吃瓜群众的涉猎范围。

为了减小误差,浙大的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。

喜大普奔,国内首例植入式脑机接口临床研究取得突破性进展

【 图片来源: 浙大二院 所有者:浙大二院 】

在4毫米×4毫米大小的微电极阵列上有100个电极针脚,每一个针脚都可能检测到1个甚至多个神经元细胞放电。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。

植入电极后,最难的一步就是如何实现“意念控制”。

人的大脑中上千亿个神经元通过发出微小的电脉冲相互交流,从而对人体的一举一动发号施令,要实现意念控制,就要对电极检测范围内的人脑神经电信号进行实时采集和解码,将不同的电信号特征与机械手臂的动作匹配对应。

喜大普奔,国内首例植入式脑机接口临床研究取得突破性进展

【 图片来源: 浙大二院 所有者:浙大二院】

由于脑机接口技术同时依赖患者脑电信号特征及机器算法设计,目前还没有统一标准化的信号采集、解码等分析手段,也就是说,不能直接搬用已有的分析手段。

于是,浙大的研究人员引入非线性、神经网络算法,针对老张提出了一套针对性的解决方案。

采用循序渐进的训练方法,先让老张在电脑屏幕上操纵鼠标,再练习指挥机械臂完成上下左右等 9 个方向的动作,最后模拟握手、饮水、进食等动作,这才让我们看到了意念操纵机械的“神奇”变化。

脑机接口还有很长的路要走

新技术的实现固然可喜,但由此带来的担忧也会接踵而至。

前不久闹得沸沸扬扬的赋思头环,就因为涉及”监控学生“、“违背教育初衷”、“涉嫌收集学生隐私数据”等问题受到广泛质疑。

所以,脑机接口技术大发展,即给一部分人带来希望与期待,也让一部分人惶恐担忧。美国曾经对民众做过一项调查,结果表示:脑机接口比基因编辑更令人担心。

当时《连线》杂志给出的理由是这样的:

毕竟,我们对大脑的绝大部分一无所知。

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