最新研究:非侵入性脑机接口技术助力瘫痪者操作思维控制轮椅

·我们正处于一个令人兴奋的发展的开端 , 我们希望将能够开发出的神经技术 , 不仅在实验室或临床上展示出潜力 , 还能适用于普通公众 。 现在已经有许多技术使我们更接近我们的身体(如测量心率、运动等的智能手表) 。 在未来 , 我们将有神经技术 , 也使我们更接近我们的大脑 。 这些设备将适用于患者和普通人 , 告诉我们大脑的健康状况 , 并为改善大脑提供新的机会 。
最新研究:非侵入性脑机接口技术助力瘫痪者操作思维控制轮椅
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通过将使用者的思想转化为机械指令 , 一种思维控制轮椅可以帮助瘫痪者获得新的行动能力 。 11月19日 , 细胞出版社(CellPress)旗下期刊iScience(《交叉科学》)刊发题为“LearningtocontrolaBMI-drivenwheelchairforpeoplewithseveretetraplegia”的最新研究 , 研究人员证明 , 在经过长时间的训练后 , 四肢瘫痪使用者可以在自然、杂乱的环境中操作思维控制轮椅 。
“我们发现 , 用户和脑机接口算法的相互学习对用户成功操作这样的轮椅都很重要 。 ”该研究通讯作者、美国得克萨斯大学奥斯汀分校JosédelR.Millán说 , “我们的研究突出了改进非侵入性脑机接口技术临床翻译的潜在途径 。 ”
天桥脑科学研究院TCCI应用神经技术前沿实验室主任GerwinSchalk教授也注意到Millán团队的这项研究 , 他在接受澎湃科技专访时表示:“这项研究是在Millán教授的领导下进行的 , 他是国际脑机接口(BCI)协会的前主席 。 他在该领域很有名气 , 并受到尊重 。 这项研究表明 , 三名脊髓损伤者能够仅仅通过使用他们的大脑信号来控制轮椅 。 这种可能性是非常鼓舞人心的 , 因为我们在未来可能会通过使用新的基于大脑的技术为脊髓损伤等残疾人士提供更多的活动的可能性 。 ”
在这项研究中 , Millán的团队招募了3名四肢瘫痪的人进行纵向研究 。 每个参与者每周接受3次训练 , 持续了2到5个月 。 参与者戴着一顶无边便帽 , 通过脑电图(EEG)检测他们的大脑活动 , 并通过一个脑机接口设备将其转换为轮椅的机械指令 。 参与者被要求通过思考移动他们的身体部位来控制轮椅的方向 。 具体来说 , 他们需要考虑移动双手来向左转 , 移动双脚来向右转 。
在第一次训练中 , 当设备的反应与用户的想法一致时 , 3名参与者的准确率相似 , 约为43%到55% 。 在训练过程中 , 脑机接口设备团队发现1号参与者的准确率有了显著的提高 , 在训练结束时 , 他的准确率达到95%以上 。 该团队还观察到 , 当3号参与者的训练进行到一半时 , 在团队用新算法更新他的设备后 , 其准确率提高到98% 。
最新研究:非侵入性脑机接口技术助力瘫痪者操作思维控制轮椅】1号和3号参与者的改善与特征辨别能力的改善相关 , 后者是算法区分编码“向左走”和“向右走”的大脑活动模式的能力 。 研究小组发现 , 更好的特征识别不仅是设备的机器学习的结果 , 也是参与者大脑学习的结果 。 1号和3号参与者的EEG显示 , 随着他们提高思维控制设备的准确性 , 脑电波模式也发生了明显的变化 。
“我们从EEG结果中看到 , 受试者已经巩固了调节大脑不同区域的技能 , 以生成‘向左走’和‘向右走’的不同模式 。 ”Millán说 , “我们认为 , 作为参与者学习过程的结果 , 大脑皮层发生了重组 。 ”
在这项研究中 , 与1号和3号参与者相比 , 2号参与者在训练过程中大脑活动模式没有明显变化 。 在最初的几次训练中 , 他的准确率只略有提高 , 但在接下来的训练中保持稳定 。 Millán说 , 这表明机器学习本身不足以成功操纵这样一个思维控制设备 。