來自卡內基梅隆大學與明尼蘇達大學的研究人員日前利用無創(chuàng)的腦機接口（BCI）技術，成功開發(fā)出第一款由大腦控制的機器人手臂，具有連續(xù)跟蹤計算機光標的能力。該成果發(fā)表在 Science Robotics上。僅依靠大腦意識實現(xiàn)無創(chuàng)控制機器人裝置，將具有巨大的應用潛力，尤其是將改變癱瘓患者和運動障礙患者的生活。

在科幻作品中，意念控制的實現(xiàn)可以順手拈來、輕而易舉。而在現(xiàn)實世界中，其背后支持性的技術——腦機接口技術也已有近百年的歷史。

一直以來，科學家們希望能夠在腦機接口領域實現(xiàn)科學研究與應用技術的突破，為許多當前仍無法解答的難題提供更好的探索工具，幫助人類進一步了解自己的大腦，預防、診斷、治療腦部疾病，并將這一技術廣泛應用于睡眠管理、智能生活和殘疾人康復等領域。

如今，腦機接口技術已經(jīng)被證明能夠很好地利用大腦植入物的信號來控制機器人設備。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。

然而，到目前為止，那些腦機接口成功地控制機械手臂的研究，都使用了侵入性的大腦植入物。這些植入物需要大量的醫(yī)學和外科專業(yè)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，它們的應用僅限于少數(shù)臨床病例。

另一方面，使用非侵入性外部傳感還存在諸多問題，如腦機接口設備接收的信號“更雜”，導致信號分辨率較低和更不精確的控制。開發(fā)侵入性較小甚至完全無創(chuàng)的腦機接口技術，使癱瘓患者能夠利用自己的“思想”控制機器人肢體，是腦機接口領域的一大挑戰(zhàn)。這種非侵入性腦機接口技術如果成功，將會給許多患者甚至普通人帶來巨大的改變。

卡內基梅隆大學生物醫(yī)學工程系主任賀斌表示，使用腦部植入物的大腦控制機器人設備已經(jīng)取得了重大進展，這是一門出色的科學。但非侵入性是最終目標，神經(jīng)解碼的進步和無創(chuàng)機器人手臂控制的實用性將對非侵入性神經(jīng)機器人的最終發(fā)展產(chǎn)生重大影響。

在最新發(fā)表的這篇論文中，賀斌和同事在開發(fā)低侵入性或非侵入性的腦機接口技術方向取得突破性進展。他們利用新穎的傳感和機器學習技術，通過無創(chuàng)神經(jīng)成像和一種新的連續(xù)追蹤范式，克服了嘈雜的腦電圖信號，顯著改善基于腦電圖的神經(jīng)解碼，從而實現(xiàn)實時連續(xù)的機器人設備控制。

利用非侵入性腦機接口技術，研究人員首次在人類受試者身上，成功實現(xiàn)控制機器人手臂連續(xù)跟蹤計算機屏幕上的光標。在這之前，由人類非侵入性控制的機械手臂會跟隨移動的光標做出不穩(wěn)定、不連續(xù)的動作，而現(xiàn)在，手臂會沿著平滑、連續(xù)的路徑跟隨光標。

研究團隊還建立了一個新的框架，通過增加用戶參與和訓練以及腦電信號源成像無創(chuàng)神經(jīng)數(shù)據(jù)的空間分辨率，解決和改進腦機接口的“大腦”和“計算機”組件。研究結果表明，該團隊解決這一問題的獨特方法不僅將 BCI 學習提高近 60%，還將計算機光標的連續(xù)跟蹤能力提高了 500% 以上。

這項技術還可以通過提供安全的、非侵入性的“意識控制”設備來幫助各種各樣的人，這些設備可以讓人們與環(huán)境互動并控制他們的環(huán)境。到目前為止，這項技術已經(jīng)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于持續(xù)追蹤的機械手控制。接下來，研究小組還計劃在患者身上進行相關的臨床試驗。