深度学习算法“解密”脑活动 助脑机接口控制瘫痪肢体

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英国《自然·医学》杂志近日在线发表的一项研究,报告了一种生活都不能分析四肢瘫痪患者大脑活动的强度学习算法。该算法已被用于向患者的前臂肌肉传递电刺激,从而恢复瘫痪肢体的功能性运动。

慢性瘫痪患者的生活质量都不能通过脑机接口加以改善。脑机接口都不能将控制运动的中枢神经系统回路和辅助设备(类似 计算机光标或机器人设备)连接起来。近来,脑机接口已被用于绕过脊髓损伤,通过直接的肌肉刺激来恢复瘫痪肢体的功能。嘴笨 这一辦法 前景可观,后来 要实际应用仍面临一定障碍,比如还要准确快速的响应,不能提供多种功能以及根据还要进行有效的日常重新校准。

美国巴特尔纪念研究所的科学家用两年时间,采集了四肢瘫痪患者执行“想象的”手臂和手部运动时的脑皮质活动记录。很多人向患者运动棘层植入微电极阵列,长期采集患者大脑活动信息。哪几种微电极以高光阴分辨率直接采样神经元活动。

根据这一大型数据集,很多人使用强度学习辦法 开发了一种生活脑机接口解码器,它都不能准确、快速而持久地运行,后来 会学习新功能,基本不还要再训练。实验显示,解码器可用于控制电刺激设备,实时恢复患者瘫痪的前臂活动。

团队指出,嘴笨 示例患者都不能使用解码器来抓取和操纵物体,后来 这一辦法 是是否适用于很多患者,是是否支持更长久的实际应用,还有待进一步验证。未来的研究应该调查是是否都不能通过实际应用中产生的训练数据,而非在受控的实验室条件下获得的训练数据,来生成类似 功能的解码器。