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脑机接口 心想事成

悦智网  · 公众号  ·  · 2017-05-26 15:14

正文

浙江大学求是高等研究院利用植入式脑机接口技术,成功利用猴子脑神经信号控制机械手完成了精细的手势动作,并以此为基础,首次在国内开展植入式脑机接口的临床研究,实现了病人皮层脑电信号控制机械手进行“猜拳游戏”。该技术的研究对理解大脑认知过程、智能信息处理有重要的科学意义,在康复工程、航天、国家安全等领域有广泛的应用前景。

“心想事成”,是人们长期以来梦寐以求的理想,随着科学技术的不断进步,这个梦想已不再遥远。 2012年底,英国医学杂志《柳叶刀》刊发了美国匹兹堡大学研究人员的最新研究成果,一位颈部以下高位截瘫的女性志愿者仅凭大脑的“意念”控制病床边的机械手臂就将一块巧克力送到她自己的嘴里。在该研究过程中,科学家在病人大脑中植入了一块长宽都为4毫米、带有100个微电极的电极阵列,实时采集其大脑的神经信号,经过计算机分析,解读出与“意念”相关的神经信号编码特征,向机械手臂发出指令,来完成对机械臂的实时运动控制。这就是本世纪以来国际上最令人兴奋的前沿研究之一 ——脑机接口(BMI)。脑机接口技术不依赖于常规的脊髓/外周神经肌肉系统,在脑与外部设备之间建立一种新型的信息交流与控制通道,实现了脑与外界的直接交互。该技术结合了神经科学、生物医学、信息计算等领域的最新研究成果,为残障人士最大限度地恢复生活和工作能力、增进生活信心带来了新的希望,而且对理解大脑复杂的认知过程、提高信息的智能处理等都具有重要的科学意义。

本世纪以来,由于植入式脑机接口能直接获取大脑皮层的神经集群信号,信息量大、时空分辨率高,对锋电位(Spike)信号解码率高,可实现对外部设备多自由度实时、精确的控制,正在形成国际研究热潮, 《自然》《科学》和《柳叶刀》 等国际顶尖杂志报道了一系列相关重大研究成果。目前,脑机接口的研究对象已经逐步从实验动物过渡到临床病人,相关研究已经从简单的运动信息解析,逐步向包含感知、认知的复杂任务控制的方向发展,促进了人们对神经系统的认识,极大地推动了神经、信息与认知等学科的发展。

浙江大学求是高等研究院自成立以来就瞄准了脑机接口这一国际前沿交叉研究领域,通过整合学校多学科交叉优势,在研究过程中攻克了动物行为训练、电极阵列的手术植入、大脑神经信号采集和解码分析等多项关键技术,建立了完整的啮齿类动物、非人灵长类动物和人类的植入式脑机接口研究平台,开展了大鼠-猴-人植入式脑机接口技术应用的探索性研究,取得了丰硕的研究成果。 其中猴子大脑“意念”控制机械手实现“抓、握、勾、捏”4种手势,使得国内的植入式脑机接口研究达到了国际水平。利用人类大脑“意念”控制机械手进行“猜拳游戏”是中国首例植入式脑机接口研究的临床应用,填补了中国在这一领域的空白。

追朔8年来的研究历程,浙江大学求是高等研究院的科研团队从机-脑、脑-机、脑-机-脑等不同层次,以大鼠、猴和人为不同实验对象进行了一系列有关植入式脑机接口技术的研究。

大鼠复杂环境导航和大鼠 意念 控制喝水

2006年,浙江大学求是高等研究院科研团队首先开展了机-脑的植入式脑机接口技术研究,建立了复杂环境下的大鼠导航系统。该研究是在大鼠脑内感觉皮层、内侧前脑束和中央导水管灰质区等部位埋植了3对电极,通过安装于大鼠背部的无线微电刺激背包,对相应脑区施加特定电压幅值、脉宽、频率、持续时长的电刺激,让大鼠脑部产生虚拟触觉、兴奋感以及恐惧感,人为调控大鼠“左/右转向”“前进”和“停止”等动作;大鼠可以克服“恐高”“避光”等本能行为压力,顺利完成复杂迷宫的导航、探索任务,相关论文被 《自然中国》 列为2007年度最受推荐的80篇论文之一。

在机-脑研究基础上,团队开始了脑-机的植入式脑机接口技术研究,该研究的重点是大鼠大脑运动皮层植入电极阵列,实时获取大鼠在完成“压杆”动作时大鼠的大脑神经信号,经计算机实时解码分析,提取大鼠在压杆时神经信号的发放特征,利用这一特征信号实现对水嘴出水的控制。经过训练的大鼠可以很快学会利用脑内产生的“压杆意念”,而不是用其压杆动作来控制水嘴的开闭,实现了大鼠“意念”完成喝水的任务。

猴子“意念”控制机械手

与大鼠等啮齿类动物相比,猴子等非人灵长类动物具有更大的脑容量和更接近人类的智力。研究基于非人灵长类动物的脑机接口技术,对于探究人类大脑的运动控制、认知学习以及记忆等功能机制具有更加重要的指导意义。

围绕脑机接口技术中“高通量神经集群信息的高效协同解析”和“多模态反馈和外部设备的智能控制”两个重要科学问题的研究,研究团队建立了中国首个基于非人灵长类动物的植入式脑机接口研究平台,攻克了神经信号的高通量获取和实时分析等多个技术难点,成功建立了一系列基于神经元重要性的神经信息约简和非线性、动态及协同的神经解码方法,建立了不同反馈形式及外部设备的共享控制策略。利用埋植于猴子大脑皮层内的多通道阵列电极,获取猴子做不同手势动作时的高通量神经集群信息,围绕神经信号的非线性、动态性和协同性,在多个神经尺度上构建了一系列效率高、抗噪能力强的神经信号解码算法,对猴子做不同手势的大脑神经信号集群发放特征进行分类,实时控制智能机械手(Smart Hand,即“灵巧手”,由意大利圣安娜高等研究大学研发)与猴子手势同步,完成抓、握、勾、捏4种不同的精细手势。 相关研究成果在手的精细运动解码方面取得了重大技术突破,获得了中央电视台、中国日报和《新科学家》等国内外媒体的广泛报道,在国际学术界引起极大的关注。







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