殘障患者的福音，史上第一個無需大腦植入的意念控制機械手臂問世

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僅用意念就能對機器人設備進行非侵入性控制，將具有廣泛的應用前景，尤其是對癱瘓患者和運動障礙患者的生活有很大處。

BCIs已經被證明能夠很好地利用大腦植入物的信號來控制的機器人設備。當機器人設備可以被高精度控制時，它們可以用來完成各種日常任務。到目前為止，BCIs成功地控制了機械手臂，並使用了侵入性的大腦植入物。這些植入物需要大量的醫學和外科專業知識才能正確安裝和操作，更不用說成本和對受試者的潛在風險，因此，它們的使用僅限於少數臨床病例。

BCI研究面臨的一個重大挑戰是開發一種侵入性更小、甚至完全無侵入性的技術，使癱瘓患者能夠利用自己的「思想」控制自己的環境或機器肢體。這樣的非侵入性BCI技術，如果成功的話，將會給許多患者帶來福音，甚至普通人群可能也將受益於這種技術。

然而，BCIs使用的是非侵入性的外部感知，而不是大腦植入，容易接收不準確的信號，導致當前的解析度較低和更不精確的控制。因此，當只使用大腦來控制機械手臂時，非侵入性BCI無法承受植入設備的使用。儘管如此，BCI的研究人員已經取得了進展，他們的目標是獲得一種低侵入性或非侵入性的技術，能夠每天幫助世界各地的患者。

卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)生物醫學工程系主任、受託教授何斌正在實現這一目標，這是一次一個關鍵的發現。

「使用大腦植入物的意念控制機器人設備已經取得了重大進展。這是一門優秀的科學，」他說。但非侵入性是最終目標。神經解碼技術的進步和無創機械手控制的實際應用將對無創神經機器人的最終發展產生重大影響。」

利用新的感測和機器學習技術，他和他的實驗室已經能夠訪問大腦深處的信號，實現對機械手臂的高解析度控制。通過無創神經成像和一種新的連續追蹤範式，他克服了嘈雜的腦電圖信號，顯著改善了基於腦電圖的神經解碼，並促進了實時連續二維機器人設備控制。

利用非侵入性BCI技術，他首次在人體實驗中發現，機器手臂現在可以連續跟蹤游標。以前，由人類非侵入性控制的機械手臂會跟隨移動的游標做出不穩定、不連續的動作——就像機械手臂試圖「跟上」大腦的指令一樣——而現在，手臂會沿著平滑、連續的路徑跟隨游標。

在發表於《科學機器人》(Science Robotics)雜誌上的一篇論文中，該團隊建立了一個新的框架，通過增加用戶參與和培訓，以及通過腦電圖(EEG)源成像對非侵入性神經數據進行空間解析度，解決並改進了BCI的「大腦」和「計算機」組件。

這篇題為「無創神經成像增強機器人設備控制的連續神經跟蹤」的論文表明，該團隊解決這一問題的獨特方法不僅將傳統的中間出任務的BCI學習提高了近60%，還將計算機游標的連續跟蹤提高了500%以上。

這項技術還可以通過提供安全的、非侵入性的「精神控制」設備來幫助各種各樣的人，這些設備可以讓人們與環境互動並控制他們的環境。到目前為止，這項技術已經在68名身體健全的人類受試者中進行了測試(每個受試者最多進行10次測試)，包括虛擬設備控制和用於持續追蹤的機械手控制。該技術直接應用於患者，研究小組計劃在不久的將來進行臨床試驗。

他說:「儘管使用非侵入性信號存在技術上的挑戰，但我們完全致力於將這種安全、經濟的技術帶給能夠從中受益的人們。這項工作代表著非侵入性腦-機介面的重要一步，這項技術有一天可能會成為普及的輔助技術，幫助每個人，就像智能手機一樣。」

這項工作得到了國家補充和綜合衛生中心、國家神經疾病和中風研究所、國家生物醫學成像和生物工程研究所以及國家精神衛生研究所的部分支持。

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