丽莎老师讲机器人之脑机接口大突破:瘫痪者可成功恢复运动能力，触觉准确率达90%

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大多数人都会认为，运动能力和触觉，就像是空气和水一样理所当然。
但对于某些人来说，并非如此。
比如说，那些因为脊髓损伤（Spinal Cord Injury，SCI）而造成身体感知运动回路损伤的不幸者。他们或者身体瘫痪，或者存在机能障碍 & 感知功能障碍——对于他们来说，运动和触觉就像是触不可及的天价奢侈品一样。
而脑机接口技术，为他们带来了希望。
《细胞》（Cell）杂志刊登了一篇来自美国俄亥俄州 Battelle 研究所和俄亥俄州立大学的研究论文，介绍了一个通过脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）系统来恢复严重脊髓损伤的患者手部触觉和运动能力的案例。
这项研究的参与者是 28 岁的 Ian Burkhart。2010 年，他在一次潜水时不幸发生意外，并因临床上完全性的 AIS-A C5 脊髓损伤（美国脊髓损伤协会减损量表，A 级）而长期瘫痪。
自 2014 年以来，Burkhart 一直与研究人员合作开展一个名为 “NeuroLife” 的项目，该项目旨在恢复他的右臂功能。
那么，这个项目所依据的原理是什么呢？
众所周知，脊髓损伤会损害人体的感知运动电路，从而导致瘫痪、机能障碍和感知功能障碍等疾病。但是，最近的证据表明，严重的临床完全脊髓损伤并不完全阻断来自病灶下方神经支配的皮肤的上行感觉信息传递。
这样就意味着，即使在脊髓损伤后数年，患者感觉不到的触觉刺激，仍会引起大脑皮层活动的变化。而残存的体感神经的存在，以及因此残存的体感信息，可能会对严重脊髓损伤患者的功能恢复产生帮助。
正是瘫痪患者的残余触觉信号，才使得通过脑机接口技术恢复感知或运动功能成为可能。
在这项研究中，研究人员评估了一种假设，即通过脑机接口技术，破译来自受损手部的残余感觉神经活动，并将其动态转换为用户可以感知的闭环感觉反馈，从而潜在地增强感知功能。
同时，由于触觉对于运动控制至关重要，因此，除了单独恢复触觉，脑机接口技术有望让脊髓损伤患者仅仅通过一只手，同时恢复触觉和运动功能。
由此，研究人员在 Burkhart 皮肤上放置了电极系统，并在他的大脑运动皮层中植入小型记录芯片。这种芯片不仅有机会使瘫痪患者恢复正常运动，还可以恢复触觉。研究人员表示，与偶然性相比，他们在实验中达到了 90% 的准确率。
在实验中，这种装置利用电线将运动信号从大脑直接传递到肌肉，从而绕开了脊髓的损伤的部分，使 Burkhart 可以充分控制自己的手臂和手，实现举起咖啡杯、刷信用卡和玩吉他英雄（一款为吉他爱好者专门设计的音乐游戏）等动作。
研究人员的长期目标：用平板电脑控制
正在研究知觉下的触觉信号，并将其提升为有意识的感知。当这样做的时候，看到了一些功能上的改进。当第一次恢复参与者的触觉时，那是一个令人振奋的时刻。
总结来看，该脑机接口技术利用了肉眼难以察觉的微小神经信号，通过将残存的、低于知觉反应范围的触觉信号转换成有意识的知觉，并反馈给参与者，达到增强神经信号的目的，这一技术也极大地丰富了瘫痪患者的运动功能。
实际上，近年来的一些脑机接口研究，已经针对运动皮层单独解码运动的意图。从初级运动皮层解码的运动意图被用于通过机器人肢体、辅助设备或参与者通过功能性电刺激（FES）自己的手来增强运动控制。
然而，尽管如今的脑机接口技术已经可以帮助患者控制机器人肢体来恢复运动功能，但是，想要利用患者自己的肢体来同时恢复触觉和运动功能，仍是一项巨大的挑战。
这款脑机接口系统有三个重要的改进：
首先，该系统使 Burkhart 能够仅通过触觉就能可靠地检测到某些东西，在将来，该系统也可能会被用来查找和捡起一个看不见的物体；
另外，该系统也是第一个能够同时恢复运动和触觉的脑机接口，在运动过程中体验到增强触摸的能力，使患者能够拥有更好的控制感；
最后，这款改进的脑机接口系统能够感应到在处理物体或捡拾物体时要使用多大的力，例如，在捡拾像塑料杯等这样的易碎物体时使用较轻的握紧力，但在捡拾重物时使用更大的握紧力。
Burkhart 也表示：“该装置最初只允许我单方向控制我的手，后来却可以做这么多的事情，真是太不可思议了。”

一直到现在，由于缺乏感官反馈，Burkhart 有时仍觉得自己的手很陌生。除非他密切注意自己的动作，否则，他也难以控制自己的手。由于需要高度集中的注意力，使得简单的多任务处理（如在看电视时喝苏打水）几乎是不可能的。
长期目标是开发一种可以在家庭中和实验室中都能正常工作的脑机接口系统。研究人员目前正在努力制造下一代套管（Sleeve），其中包含所需的电极和传感器，可以容易地装上和取下。
另外，研究人员还计划开发一种可以用平板电脑而不是电脑控制的系统，使其更小、更便携。
脑机接口是一个大方向
值得一提的是，上述研究并不是近来科学家在脑机接口领域取得进展的孤例。
一个由加州大学旧金山分校实验室的研究团队打造的新型人工智能系统，可根据人脑信号来生成文本，准确率最高可达 97%。该人工智能系统使用了一种全新的方法来解码脑皮质电图：通过植入大脑的电极，来获取皮质活动中所产生的电脉冲记录。

在今年 1 月份，浙江大学医学院附属第二医院也通过 "脑机接口技术"，让一位因车祸而造成第四颈髓层面损伤并四肢瘫痪的病人，获得了用 "意念" 来控制机械臂，从而进行握手、拿饮料、吃油条等操作。

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