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又一脑机接口(BCI)与瘫痪患者成功实现交互学习

2020-09-08 综合报道 阅读:
上周,8月31日,我们报道了《马斯克的Neuralink 脑机接口,只需40分钟即可植入大脑》,通过那种脑机接口可以解决的问题包括听觉缺失、记忆力缺失、中风和成瘾等等,随后周鸿祎对此表示了强烈的担忧,认为广泛控制人的大脑是“一件可怕的事情”(详见《周鸿祎PK马斯克,虽然人类数字化不可逆转,但强烈反对脑机接口技术的广泛应用》)。然而,今天,在脑机科学领域,又有一项新的研究:脑机接口成功实现与瘫痪患者进行交互学习,反过来控制脑机接口,那么它是怎样反控的呢?

上周,8月31日,我们报道了《马斯克的Neuralink 脑机接口,只需40分钟即可植入大脑》,通过那种脑机接口可以解决的问题包括听觉缺失、记忆力缺失、中风和成瘾等等,随后周鸿祎对此表示了强烈的担忧,认为广泛控制人的大脑是“一件可怕的事情”(详见《周鸿祎PK马斯克,虽然人类数字化不可逆转,但强烈反对脑机接口技术的广泛应用》)。然而,今天,在脑机科学领域,又有一项新的研究:脑机接口成功实现与瘫痪患者进行交互学习,反过来控制脑机接口,那么它是怎样反控的呢?pBaednc

加州大学旧金山分校(UCSF)的一支研究团队,已经在瘫痪患者身上演示了首个“即插即用”的“大脑义体”。借助机器来解码大脑的电信号,为未来的医学功能修复打开了更多的可能 —— 比如改善阿尔茨海默病的筛查、对内部器官的监测、以及让瘫痪患者重新获得对义肢的控制能力。pBaednc

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ECoG 阵列(来自:UCSF / Noah Berger 摄)pBaednc

过去几年开发的此种类型的脑机接口(BCI),已经显现出了一些极具希望的潜在应用。pBaednc

通过各种形式植入大脑之后,且借助先进的算法来提供动力,研究人员可将大脑电信号转为各种设备的控制输入,比如义肢、完整的外骨骼、甚至无人机。pBaednc

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研究配图 - 1:ltCLDA 带来的性能改进pBaednc

UCSF 开发的新技术,标志着该领域的研究又向前迈出了重要一步。其专注于将大脑活动转化为软件方面的行动,然后借助机器学习的算法训练。pBaednc

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研究配图 - 2:光标映射精制解码pBaednc

通过让瘫痪患者来目视屏幕上的光标运动,可追踪其想象中的脖子或手腕部运动。在持续对算法进行定期(每日)重置之后,软件可逐步学会与用户设想相匹配的移动动作。pBaednc

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研究配图 - 3:神经表征在多个时间尺度上的稳定表现pBaednc

尽管每天需要耗费数小时来实验,但这套方案可最终达成预期的控制,此外科学家们也在积极改进和探索其它方面的应用。比如调整算法,以避免每日头从开始训练。pBaednc

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研究配图 - 4:长期 PnP 与解码器复位的结果pBaednc

经过不断完善,最终算法可允许用户即时接入并开始使用。UCSF Health 的实践神经病学家 Karunesh Ganguly 表示:pBaednc

通过确保算法的更新速度不会超过大脑的跟踪速度,我们可以进一步改善机器学习的速度,即大约每 10 秒钟更新一次。pBaednc

我们认为这是大脑和计算机这两套系统之间建立了合作关系,最终可使人机界面成为用户能力的一个延伸,让他们可以自如地操控机械义肢(手或手臂)。pBaednc

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研究配图 - 5:两组神经点击器之间的连接pBaednc

实验中使用的脑机接口(BCI)被称作 ECoG 阵列,其由便签纸大小的电极板组成,可通过外科手术植入到大脑表面。pBaednc

在获得了特殊的批准之后,研究人员对接受植入物手术的患者开展了长期实验。pBaednc

结果发现,即便没有进行任何日常校准,持续 44 天后的使用性能也不会出现下降。即使用户停用了数日,性能也只会略有下降。pBaednc

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Karunesh(上图右)与学生 Stefan Lemke 讨论 ECoG(Steve Babuljak / 2016 摄)pBaednc

研究资深作者、医学博士 Karunesh Ganguly 指出:随着时间的推移,使用者的大脑也会优化自身的活动,以更好地控制 BCI 和无需每日重新校准。pBaednc

有关这项研究的详情,已经发表在近日出版的《自然生物技术》(Nature Biotechnology)期刊上。pBaednc

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责编:ChalleypBaednc

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