第一只成功用意念控制的機器人手臂誕生

雪兒

從大腦植入到無創

不久前，卡內基梅隆大學的研究團隊與明尼蘇達大學合作，在無創機器人設備控制領域取得了突破。研究人員利用無創的腦機接口（BCI）技術，開發出了世界上第一只可以成功用大腦來控制的機器人手臂，展示了持續跟蹤計算機光標的能力。

BCI技術已經證明，光是使用大腦植入物感應到的信號就可以很好地控制機器人設備。當機器人裝置可以高精度控制時，它們就能用來完成各種日常任務。盡管現在，BCI成功地控制了機器人手臂，并使用了有創的腦植入物，但這些植入物需要大量的醫學和外科專業知識才能正確安裝和操作，更不用說其高昂的成本，以及對受試者來說的潛在風險，因此，它們的使用僅限于少數臨床病例。

BCI研究中的一個重大挑戰是開發一種侵入性更小、甚至完全無創的技術，使癱瘓病人能夠用自己的“思想”來控制他們的環境或機器人手臂。如果這種無創腦機接口技術取得成功的話，不僅會使相關的患者，甚至還包括很多潛在的普通人群受益。

然而，BCI使用無創性外部傳感設備，而非大腦植入物時，接收的信號更混雜，導致目前分辨率較低，控制精度也較低。因此，當單純使用大腦來控制機器人手臂時，無創BCI設備與使用植入物的設備相比并沒有太大優勢。盡管如此，BCI的研究人員還是取得了進展，他們的目光投向了一項無創技術。

卡內基梅隆大學生物醫學工程系主任賀斌教授正在一步一步向這個目標邁進。“在使用大腦植入物的大腦控制機器人裝置方面，目前人類已經取得了重大進展。這是一門出色的科學。但無創將是最終目標。”賀斌說，“神經解碼技術的進步和無創機器人手臂控制的實際應用，將對無創神經機器人的最終發展產生重大影響。”

新技術取得了怎樣的進步？

利用新穎的傳感技術和機器學習技術，賀斌和他的實驗室已經能夠訪問大腦深處的信號，從而實現對機器人手臂的高分辨率控制。憑借無創神經成像和一種新的連續追蹤范式，克服了腦電信號的噪聲，顯著改善了基于腦電的神經解碼，并促進了實時連續的二維機器人設備控制。

利用非侵入性BCI技術，賀教授以及團隊首次在人體實驗中發現，機器人手臂現在可以連續跟蹤光標。而之前的無創意念控制機器人手臂在跟隨光標移動時，動作不穩定也不連貫——就好像機器人手臂試圖“跟上”大腦的指令一樣——而現在，機器人手臂能夠以一條平滑、連續的路徑來跟隨光標。

解密新技術

在《科學機器人》上的一篇題為《無創神經成像提高機器人設備控制的連續神經跟蹤》的論文中，研究團隊證實，其建立了一個新的框架，通過增加用戶參與和訓練，以及通過腦電圖源成像的無創神經數據的空間分辨率，解決和改進了腦機接口的“大腦”和“計算機”組件。這篇論文表明，該團隊解決這一問題的獨特方法，不僅將BCI的學習提高了近60%，還將計算機光標的連續跟蹤提高了500%以上。

這項技術還可以用以幫助各種不同的人，通過提供安全、無創的“精神控制”設備，讓人們與他們的環境實現交互和控制。迄今為止，這項技術已經在68名身體健全的受試者身上進行了測試（每個受試者最多進行10次測試），包括虛擬設備和機器人手臂的控制，以便持續追蹤。該技術直接應用于患者，團隊計劃在不久的將來進行臨床試驗。

賀教授說：“盡管在使用無創信號方面存在技術挑戰，但我們將全力以赴將這種安全和經濟的技術帶給能從中受益的人們。這項工作代表了無創腦機接口向前邁進了重要一步。這項技術有朝一日可能會成為面向大眾普及的輔助技術，就像智能手機一樣。”