不侵入大脑的“膏药贴”式脑机接口,用“意念”就能控制车和电脑

自从马斯克七月重磅宣布“脑后插管”技术后,几个月过去了,脑机接口(BCI)技术的研究仿佛“逆转季节”进入春天。

作者: 药明康德AI 来源: 药明康德AI 2019-10-15 13:28:37

当深度学习(Deep Learning)结合新型纳米膜电极与柔性电子技术,与笨重的电极帽和繁杂的电线说再见,残疾人士也可以用脑机接口技术来无线控制电动轮椅、操作电脑、甚至是控制小型机器人汽车了!


该项研究由乔治亚理工学院(Georgia Institute of Technology,GT)、肯特大学(University ofKent)和威奇托州立大学(Wichita State University)的研究人员联合展开,研究人员旨在打造一款便携可穿戴的无线脑机接口(BMI)设备,用于检测人类大脑视觉诱发电位的信号。研究表明,该系统性能优于传统的脑电波(EEG)技术。研究结果于上月发表在《自然-机器智能》(Nature Machine Intelligence)上。


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研究人员表示,这项基于人体工程学的便携设备,能为各类辅助设备、智能家居系统和神经游戏界面的设计提供基本蓝图策略。其亮点在于,高分辨率的EEG系统以及电路系统都被置于一块微型“皮肤”上!脑机接口在康复科技中占重要角色,它可以有效帮助肌萎缩侧索硬化症(ALS)、慢性中风或其他严重运动障碍患者控制假肢系统。


在项研究中,研究人员首先需要解决的问题是:如何将大脑中的稳态视觉诱发电位(SSVEP)有效输出,即传感问题?他们在一个布满电极的发帽上,使用湿电极、粘合剂和电线与带有解释信号的计算机设备连接起来。


一块基于柔性电子技术的无线传感器,置于患者后颈部皮肤上。柔性电子设备由高度灵活的头发电极(通过头发与头皮直接接触)、超薄纳米膜电极、以及带有蓝牙遥测单元的柔软灵活的电路这三个主要组件构成。脑波信号会被蓝牙信号传输至15mi外的平板设备上。


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图片来源:WoonHong Yeo/Georgia Institute of Technology


但由于SSVEP信号的振幅较小,在几十微伏的范围内与人体电噪声十分相似,容易混淆,因此这款脑机接口设备除了对传感技术有要求外,如何清晰检测、分析SSVEP信号也是研究人员需要解决的,只有准确了解到患者的脑部信号,系统才能确定他/她想做什么、并进一步为其实现实际操作。


为了应对该挑战,研究团队进而开发基于深度学习的神经网络算法,将其应用于柔性电子传感器。


深度学习多用于对猫、狗等日常事物的图片进行学习分类,分析脑电图信号的情况。但猫、狗几乎很少处于静止状态,他们无法听懂人的语言,所以算法在处理它们的信息时会面对复杂的高变化性,EEG信号也是如此,检测它通常会面临高变异性的挑战。经过研究人员的测试,事实证明,深度学习在处理EEG信号时表现同样优异。


于是,研究人员使用深度学习算法来识别哪些电极在收集信息时对脑电图信号分类最有用。该算法能够识别出大脑中BMI的相关位置,且与人类专家的观点一致;同时也减少了该装置需要的传感器数量,从而降低成本,提高了便携性。


研究团队纳入6名实验对象参与到该系统评估中。实验结果显示,具有实时数据分类的深度学习算法可以控制电动轮椅和小型机器人车辆。另外研究人员补充:这些信号还可以用于控制显示系统,而无需使用键盘、操纵杆或其他控制器。


典型的EEG系统必须覆盖大部分头皮才能获得信号,对于大部分潜在用户来说佩戴舒适度可能会大打折扣。但现在这款柔性的小型可穿戴设备的诞生不但集成了传统设备的性能,并在技术上比过去更优化,佩戴者可长期使用,也不会感到不舒适。


目前研究团队所获成就还不够,他们下一步将改进包括电极在内的零件,并使该系统对运动障碍人士更有用。


“未来的研究将集中在完全弹性的、无线自粘式电极的研究上,这种电极可以在没有任何'头饰'支持的情况下安装在长有毛发的头皮上,并进一步实现电子器件的小型化,以结合更多的电极以用于其他研究”,研究人员表示:“EEG系统也可以重新配置,以监测运动受损受试者的运动诱发电位或运动想象力,并将其作为治疗应用的未来工作进行进一步研究。”


从长远来看,这些应用可能有助于简化EEG监测,使得EEG系统的在一些应用中具有潜在优势,最终有可能使科学家能随着受试者的生命,以相对不显眼的方式监测人类神经活动。例如,使用类似的系统来监测人们在自己家中睡觉时的神经活动,而不像通常那样,使用笨重、僵硬、不舒服的设备在医院或实验室监测。用不易察觉的系统测量与睡眠有关的神经活动,可能使人们能够识别出老年痴呆症相关的神经病理学的新的非侵入性生物标志物。


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脑机接口 可穿戴 深度学习

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