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思想胜于身体:寻找更强大的脑-机接口

时间：2020-04-22 00:00:00 来源：网络整理

当人们遭受伤害或神经系统疾病时，有时会失去执行通常认为理所当然的任务的能力，如散步、演奏音乐或开车。他们可以想象做某事，但伤不能付诸行动。

现有的脑-机接口系统可以将脑信号转换成所需的动作，以恢复某些功能，但是因为并不能稳定地运行，有时需要重新调整才能完成最基本的简单任务。这可能会给使用者带来负担。

匹兹堡大学和卡内基梅隆大学的研究人员正致力于了解在借助脑-机接口技术学习任务时大脑是如何工作的。本期《Nature Biomedical Engineering》杂志发表了一系列推进脑-机接口技术的研究，旨在帮助使用神经假肢的截肢患者改善生活。

匹兹堡工程学院生物工程副教授Aaron Batista说：“比方说，在工作日的早上，你安排好晚上去杂货店的行程。这个计划一整天都在你的大脑中某个地方维持着，但在你真正去商店之前，它可能不会到达你的运动皮层。我们正在开发脑-机接口技术，希望有朝一日能达到我们日常意图的水平。”

Batista、博士后研究员Emily Oby 和卡内基梅隆大学的研究人员合作开发了从大脑到外部设备的直接通路。他们使用比头发还小的电极来记录神经活动，并使之可用于控制算法。

去年6月他们在《pNAS》上发表了第一项研究，研究了大脑如何随着学习新的脑-机接口技能而改变。

“当受试者形成运动意向时，它会在这些电极上引起活动模式，我们在电脑屏幕上把这些作为运动呈现出来。然后，受试者以唤起他们想要的运动的方式改变他们的神经活动模式，”卡内基梅隆大学神经科学研究所生物医学工程教授Steven Chase说。

在新研究中，研究小组设计了一种技术，通过这种技术，大脑-计算机接口可以在后台不断地自我调整，以确保系统始终处于校准状态并随时可以使用。

“我们改变了影响光标移动的神经活动，唤起了学习，”研究的主要作者Oby说。“如果我们以某种方式改变这种关系，就要求我们的动物实验对象产生新的神经活动模式，以再次学习控制光标的移动。它们用了几个星期练习，在这个过程中我们可以观察学习时大脑是如何变化的。”

在某种意义上，该算法“学习”如何适应神经记录接口固有的噪声和不稳定性。研究结果表明，人类掌握一项新技能的过程涉及到新的神经活动模式的产生。研究小组最终希望这项技术应用于中风的临床康复。

这种自校准程序一直是神经修复领域的一个长期追求的目标，该团队提出的方法能够自动从不稳定中恢复，而不需要用户暂停来自行重新校准系统。

“假设不稳定性太大，以至于受试者无法再控制脑-机接口，”Yu说。“在这种情况下，现有的自我校准程序可能会遇到困难，而在我们的方法中，我们证明，在许多情况下，它甚至可以从最剧烈的不稳定性中恢复过来。”

原文检索：Stabilization of a brain–computer interface via the alignment of low-dimensional spaces of neural activity

（生物通：伍松）


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