本研究發(fā)表在《Nature Medicine》，由Nick F.Ramsey和Mariska J.Vansteensel共同撰寫，主要探討了基于微電極陣列（Microelectrode Arrays,MEA）的iBCI在四肢癱瘓患者中的應用情況。研究對象為一名C4脊髓損傷患者，該患者通過在左側(cè)中央前回“手控區(qū)”植入兩個MEA電極陣列，成功實現(xiàn)了對虛擬無人機的實時三維控制。研究采用先進的機器學習算法分析患者嘗試執(zhí)行的手部運動信號，并將其轉(zhuǎn)化為無人機的控制指令。這項研究不僅展示了iBCI在高精度解碼方面的進步，還探討了其在娛樂領(lǐng)域的潛在應用。研究結(jié)果表明，iBCI技術(shù)可以用來增強患者的自主性，并可能在未來發(fā)展出更廣泛的非醫(yī)療用途。

研究方法

為了驗證iBCI在癱瘓患者中的可行性，研究團隊首先在一名C4級脊髓損傷患者的左側(cè)中央前回“手控區(qū)”植入了兩個MEA電極陣列，每個電極長度1.5毫米，排列為矩形，電極間距為0.4毫米。這一植入?yún)^(qū)域經(jīng)過精確選擇，以確保能夠采集到與手部運動相關(guān)的最高質(zhì)量神經(jīng)信號。通過這一方法，研究者能夠解碼患者試圖進行的手指動作，并將這些信號轉(zhuǎn)化為外部設(shè)備的控制指令。

圖1實驗操作圖

實驗設(shè)計

采用了一系列嚴格的步驟。首先，研究人員利用機器學習技術(shù)，對患者嘗試的四種不同手部運動進行神經(jīng)信號分析，以識別特定運動相關(guān)的神經(jīng)活動模式。這些信號隨后被轉(zhuǎn)化為無人機的線性控制指令，包括上/下、左/右旋轉(zhuǎn)、左右移動和前后移動。整個過程中，患者需按照指令嘗試執(zhí)行特定的手部動作，系統(tǒng)則實時解碼其大腦信號，并據(jù)此操控虛擬無人機。在實驗過程中，研究團隊特別關(guān)注了解碼系統(tǒng)的穩(wěn)定性及適應性。為確保解碼算法的可靠性，研究者對患者進行了多次測試，并采用交叉驗證的方法不斷優(yōu)化算法。研究過程中還監(jiān)測了受試者的體驗反饋，以評估系統(tǒng)的用戶友好性和潛在改進方向。

研究結(jié)果

分析研究結(jié)果顯示，該系統(tǒng)具備極高的解碼精度，能夠準確區(qū)分不同手指組的運動模式。例如，研究者成功區(qū)分了食指與中指的屈伸與無名指和小指的屈伸，并能夠精準解碼拇指在兩個軸向（屈伸與外展內(nèi)收）的運動。這種高精度解碼能力表明，MEA電極陣列能夠捕獲豐富的運動信息，并在實時控制任務中發(fā)揮重要作用。除了運動解碼的準確性，研究還發(fā)現(xiàn)該技術(shù)在連續(xù)運動軌跡提取方面表現(xiàn)良好。傳統(tǒng)BCI研究通常關(guān)注離散運動的分類，而本研究成功提取了連續(xù)運動信息，使患者能夠以更自然的方式操控無人機。這一突破表明，iBCI技術(shù)不僅可以用于簡單的點擊和選擇任務，還能夠支持更復雜的動態(tài)控制應用。研究還發(fā)現(xiàn)，受試者在實驗過程中表現(xiàn)出較高的參與度，并對系統(tǒng)的使用體驗給予了積極反饋?；颊邎蟾娣Q，能夠控制無人機帶來了高度的滿足感，增強了其對BCI技術(shù)的接受度。盡管研究的主要目標并非評估BCI在娛樂領(lǐng)域的應用，但結(jié)果表明，持續(xù)追蹤手指運動的iBCI可提供一種直觀的交互方式，未來可擴展至游戲、網(wǎng)頁瀏覽以及生產(chǎn)力軟件操作等領(lǐng)域。然而，研究也揭示了當前iBCI技術(shù)在臨床應用中的一些關(guān)鍵挑戰(zhàn)。首先，雖然系統(tǒng)在短期內(nèi)表現(xiàn)良好，但長期穩(wěn)定性仍然存疑。本研究的實驗時間跨度僅為9天，而在此期間，系統(tǒng)需要多次校準以維持解碼精度。這表明，目前的iBCI設(shè)備尚未達到臨床應用所需的長期穩(wěn)定性要求。其次，當前的iBCI設(shè)備仍依賴外部信號處理設(shè)備，這不僅影響了日常使用的便捷性，還可能增加感染風險。要實現(xiàn)真正的臨床應用，未來的BCI設(shè)備需要實現(xiàn)完全植入，以提升用戶體驗和安全性。此外，研究還指出，目前的微電極陣列在長期植入后的穩(wěn)定性與生物相容性問題仍需進一步優(yōu)化，與皮層腦電圖（ECoG）等其他技術(shù)相比，其材料耐久性仍有待提高。

結(jié)論與展望

總體而言，本研究展示了iBCI技術(shù)在運動障礙患者中的應用潛力，并證明了其在高精度解碼和動態(tài)控制方面的可行性。盡管當前技術(shù)仍面臨長期穩(wěn)定性、完全植入性和生物兼容性等挑戰(zhàn)，但研究結(jié)果表明，隨著材料科學和人工智能算法的進一步發(fā)展，iBCI有望在未來發(fā)揮更廣泛的作用。未來研究的重點將包括提升iBCI設(shè)備的長期穩(wěn)定性，以減少校準頻率，提高系統(tǒng)的可靠性。此外，完全植入式系統(tǒng)的研發(fā)將是未來發(fā)展的關(guān)鍵方向，只有實現(xiàn)了這一目標，iBCI才能真正進入臨床應用階段。另一方面，盡管本研究主要關(guān)注iBCI在醫(yī)療領(lǐng)域的應用，其在娛樂和增強現(xiàn)實等非醫(yī)療領(lǐng)域的潛力同樣值得進一步探索。如果未來能夠證明BCI技術(shù)在恢復語言交流、改善運動功能及提升患者生活質(zhì)量方面的臨床價值，那么這一技術(shù)將不僅僅局限于醫(yī)療，而可能成為改善人類計算機交互方式的重要突破。最終，iBCI技術(shù)的成功應用需要跨學科的協(xié)作，包括神經(jīng)科學、人工智能、材料科學以及臨床醫(yī)學等領(lǐng)域的共同努力。隨著這些領(lǐng)域的不斷發(fā)展，我們有望在未來看到更加成熟、穩(wěn)定的iBCI設(shè)備，為運動障礙患者帶來更好的生活質(zhì)量，同時推動腦機接口技術(shù)向更廣泛的應用場景發(fā)展。僅用于學術(shù)分享，若侵權(quán)請