本研究發(fā)表在《Nature Medicine》，由Nick F.Ramsey和Mariska J.Vansteensel共同撰寫(xiě)，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(guò)在左側中央前回“手控區”植入兩個(gè)MEA電極陣列，成功實(shí)現了對虛擬無(wú)人機的實(shí)時(shí)三維控制。研究采用先進(jìn)的機器學(xué)習算法分析患者嘗試執行的手部運動(dòng)信號，并將其轉化為無(wú)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(jìn)步，還探討了其在娛樂(lè )領(lǐng)域的潛在應用。研究結果表明，iBCI技術(shù)可以用來(lái)增強患者的自主性，并可能在未來(lái)發(fā)展出更廣泛的非醫療用途。

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中央前回“手控區”植入了兩個(gè)MEA電極陣列，每個(gè)電極長(cháng)度1.5毫米，排列為矩形，電極間距為0.4毫米。這一植入區域經(jīng)過(guò)精確選擇，以確保能夠采集到與手部運動(dòng)相關(guān)的最高質(zhì)量神經(jīng)信號。通過(guò)這一方法，研究者能夠解碼患者試圖進(jìn)行的手指動(dòng)作，并將這些信號轉化為外部設備的控制指令。

圖1實(shí)驗操作圖

實(shí)驗設計

采用了一系列嚴格的步驟。首先，研究人員利用機器學(xué)習技術(shù)，對患者嘗試的四種不同手部運動(dòng)進(jìn)行神經(jīng)信號分析，以識別特定運動(dòng)相關(guān)的神經(jīng)活動(dòng)模式。這些信號隨后被轉化為無(wú)人機的線(xiàn)性控制指令，包括上/下、左/右旋轉、左右移動(dòng)和前后移動(dòng)。整個(gè)過(guò)程中，患者需按照指令嘗試執行特定的手部動(dòng)作，系統則實(shí)時(shí)解碼其大腦信號，并據此操控虛擬無(wú)人機。在實(shí)驗過(guò)程中，研究團隊特別關(guān)注了解碼系統的穩定性及適應性。為確保解碼算法的可靠性，研究者對患者進(jìn)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(guò)程中還監測了受試者的體驗反饋，以評估系統的用戶(hù)友好性和潛在改進(jìn)方向。

研究結果

分析研究結果顯示，該系統具備極高的解碼精度，能夠準確區分不同手指組的運動(dòng)模式。例如，研究者成功區分了食指與中指的屈伸與無(wú)名指和小指的屈伸，并能夠精準解碼拇指在兩個(gè)軸向（屈伸與外展內收）的運動(dòng)。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(dòng)信息，并在實(shí)時(shí)控制任務(wù)中發(fā)揮重要作用。除了運動(dòng)解碼的準確性，研究還發(fā)現該技術(shù)在連續運動(dòng)軌跡提取方面表現良好。傳統BCI研究通常關(guān)注離散運動(dòng)的分類(lèi)，而本研究成功提取了連續運動(dòng)信息，使患者能夠以更自然的方式操控無(wú)人機。這一突破表明，iBCI技術(shù)不僅可以用于簡(jiǎn)單的點(diǎn)擊和選擇任務(wù)，還能夠支持更復雜的動(dòng)態(tài)控制應用。研究還發(fā)現，受試者在實(shí)驗過(guò)程中表現出較高的參與度，并對系統的使用體驗給予了積極反饋?；颊邎蟾娣Q(chēng)，能夠控制無(wú)人機帶來(lái)了高度的滿(mǎn)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(lè )領(lǐng)域的應用，但結果表明，持續追蹤手指運動(dòng)的iBCI可提供一種直觀(guān)的交互方式，未來(lái)可擴展至游戲、網(wǎng)頁(yè)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。首先，雖然系統在短期內表現良好，但長(cháng)期穩定性仍然存疑。本研究的實(shí)驗時(shí)間跨度僅為9天，而在此期間，系統需要多次校準以維持解碼精度。這表明，目前的iBCI設備尚未達到臨床應用所需的長(cháng)期穩定性要求。其次，當前的iBCI設備仍依賴(lài)外部信號處理設備，這不僅影響了日常使用的便捷性，還可能增加感染風(fēng)險。要實(shí)現真正的臨床應用，未來(lái)的BCI設備需要實(shí)現完全植入，以提升用戶(hù)體驗和安全性。此外，研究還指出，目前的微電極陣列在長(cháng)期植入后的穩定性與生物相容性問(wèn)題仍需進(jìn)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。

結論與展望

總體而言，本研究展示了iBCI技術(shù)在運動(dòng)障礙患者中的應用潛力，并證明了其在高精度解碼和動(dòng)態(tài)控制方面的可行性。盡管當前技術(shù)仍面臨長(cháng)期穩定性、完全植入性和生物兼容性等挑戰，但研究結果表明，隨著(zhù)材料科學(xué)和人工智能算法的進(jìn)一步發(fā)展，iBCI有望在未來(lái)發(fā)揮更廣泛的作用。未來(lái)研究的重點(diǎn)將包括提升iBCI設備的長(cháng)期穩定性，以減少校準頻率，提高系統的可靠性。此外，完全植入式系統的研發(fā)將是未來(lái)發(fā)展的關(guān)鍵方向，只有實(shí)現了這一目標，iBCI才能真正進(jìn)入臨床應用階段。另一方面，盡管本研究主要關(guān)注iBCI在醫療領(lǐng)域的應用，其在娛樂(lè )和增強現實(shí)等非醫療領(lǐng)域的潛力同樣值得進(jìn)一步探索。如果未來(lái)能夠證明BCI技術(shù)在恢復語(yǔ)言交流、改善運動(dòng)功能及提升患者生活質(zhì)量方面的臨床價(jià)值，那么這一技術(shù)將不僅僅局限于醫療，而可能成為改善人類(lèi)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(xué)科的協(xié)作，包括神經(jīng)科學(xué)、人工智能、材料科學(xué)以及臨床醫學(xué)等領(lǐng)域的共同努力。隨著(zhù)這些領(lǐng)域的不斷發(fā)展，我們有望在未來(lái)看到更加成熟、穩定的iBCI設備，為運動(dòng)障礙患者帶來(lái)更好的生活質(zhì)量，同時(shí)推動(dòng)腦機接口技術(shù)向更廣泛的應用場(chǎng)景發(fā)展。僅用于學(xué)術(shù)分享，若侵權請