脑机接口太逆天！瘫痪病人的运动功能和触觉都恢复了,硅谷前沿

但其实在最初，他对动手术打开头颅，装一个小电脑进去的想法也感到很不可思议。 “我还记得跟家人说起这件事的时候，他们都认为这简直疯了。他们希望我别太着急，把一切都想清楚。当时的风险确实很大，如果手术出了问题的话，我在过去几年里复健的结果就都白费了。”

通过这种信号分离，脑机接口的工作效率获得了较大的提升，现在 Burkhart 可以同时用右手控制多个物体，整个右臂的功能也获得了显著的提升。

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研究团队总共在 Burkhart 的身上进行了198次测试，信号分离实现完美控制的成功率为100%。 要知道在过去，从来没有一种治疗或者技术方案，可以如此高效地同时恢复四肢瘫痪者的运动功能和触觉……

勇敢和持之以恒，终会得到回报 2010年，Burkhart 跳水导致完全脊柱损伤的同年，巴特尔纪念研究所开始设想一种全新的技术，名叫“神经旁路” (NeuroLife Neural Bypass Technology)。

这是因为，Burkhart 越来越享受这些实验的过程，并且充满了斗志。团队成员形容他就像是“拨了开关”一样，能够将一切情绪都抛诸脑后，立刻进入一种高度投入的状态。 他说，自己少年的时候一直很热爱运动（他现在还是当地一所高中的曲棍球队助理教练），享受那种专注的感觉，而且对于参与这个项目希望实现的目标非常有动力。

值得一提的是，整个项目过程中的一些想法，是由 Burkhart 本人提供的。团队主要成员 T.R. Massey 称 Burkhart 不只是一名参与者，同时也是整个项目的重要伙伴、协作者，以及一位好朋友，帮助指导着整个项目的前进。 “很荣幸能有这么多比我聪明的人在我身边，一起思考如何实现这些想法，”Burkhart 表示。企业资讯网

虽然自己已经在很大程度上达成了参与项目的目标，完成了十年前想都不敢想的事情，在脑机接口的帮助下恢复了右手的运动功能和触觉，Burkhart 仍然继续在努力着。 他希望继续参与 NeuroLife 团队的开发工作，帮助将这套系统从一个实验室的原型产品，变成一个可以带回家中使用的产品，能够为更多瘫痪者带来帮助，“这是一种非常有前景的技术，如果其他人用不上就太可惜了。我们必须将它分享给更多的人。”

但团队成员发现 Burkhart 并不是一个会气馁的人。正相反，他每一次都比前一次更加投入。参与项目几年以后，现在做完一次实验的他就好像完全没有费任何力气一样。

如图所示，在触觉方面，研究人员在 Burkhart 的大臂上安装了一条绑带（红色），接受电脑分离并处理过的触觉信号，施加在二头肌上，就能够恢复整条手臂的触觉。 运动方面同理，Burkhart 的小臂上安装了更多可以刺激手臂神经的绑带（蓝色），接受分离处理的运动神经信号，刺激胳膊肌肉，能够非常准确地完成Burkhart 大脑“想”出来的动作。

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好消息是，触觉反馈的生成和运动功能的激活，这两步操作之间的延迟较短，显著强化了 Burkhart 的自我控制感 (sense of agency)。 在上图的图 C 部分可以看到，使用这套脑机接口配合的装置，Burkhart 的自我控制感从55%左右提升到了70%左右。

研究团队进一步对优化向量机进行开发和优化，在同样的准确性和效率基础上，实现了更多的功能。比如实时根据手部刺激的力度，调整触觉信号的强弱；再比如，用外部设备控制 Burkhard 右手的张开和捏合时，不会触发新的触觉信号，只有在确实触碰到物体时，才会生成这样的信号。 通过大量的实验和优化，研究团队得到了极大的鼓励：通过解码残存的微弱信号，完全有希望实现基于脑机接口的触觉解码。

不仅如此，Burkhart 仅靠自己能够感觉到大拇指和小臂位置的触觉，算法在这些位置的侦测效果，和在他本人感觉不到的位置（比如食指和中指）上是大体相同的（下图右），更加证明了算法的可靠性。

目前，一些市面上的技术，已经能够对不同程度脊柱损伤的瘫痪者，实现不同程度上运动功能或触觉的恢复——关键在于“或”字。过去从来没有一项已知的研究，能够同时恢复实时的运动功能和触觉。 从这一角度来看，巴特尔纪念研究所和俄亥俄州立大学维克斯纳医学中心共同进行的这项研究，为瘫痪复健领域带来了迄今为止最为重大的突破。

分离触觉和运动信号 团队开展这项研究的目标，就是为同时实现运动功能和触觉的恢复。

使用脑机接口、非侵入性义肢工具和机器学习技术，首次同时恢复了瘫痪者的运动功能和触觉。

匹兹堡大学生物工程学副教授，该项目的成员 Doug Weber 认为，这项研究代表了将脑机接口技术用于脊柱损伤后的功能恢复的重要里程碑，“Burkhart 向我们展示了，通过脑机接口技术恢复了触觉之后，他使用手的能力获得了巨大的提升。” 美国脊柱损伤学会前任主席 Keith Tansey 教授指出，这项研究不仅对于瘫痪者本人，对于照顾他们的人来说也非常关键。

这样的设备恐怕很难实现性价比，对于瘫痪者——本身作为重大经济累赘的群体——来说，可能不会很便宜。 不过，该研究所的目标是至少能够为这些瘫痪者提供一种选择，帮助他们最大限度恢复肢体的运动和触觉，从而显著改善日常生活。

研究团队进一步设计了新的解码算法。现在，他们在一台电脑上可以同时运行多个解码算法，控制两个不同的回路，负责运动的在图中以及视频中显示为蓝色，触觉显示为红色。

文|杜晨 编辑|Vicky Xiao

好消息是，即使运动皮层无法对这些残存的信号作出反馈，完好的体感神经纤维仍然可以作出反应，对脑活动产生影响，而且影响的持续时间长于触觉刺激的时间。 这为研究团队带来了一个全新的灵感：如果能够解码大脑上完好的体感神经纤维造成的脑活动变化，是否可以用解码出来的信号，去控制脑机接口，进而控制义肢获得运动功能，并且产生触觉？

解码残存的知觉信号 研究团队来自于巴特尔纪念研究所的 NeuroLife 项目。他们最一开始的设想，是直接让脑机接口从 Burkhart 的运动皮层里读取信号，控制多个设备，恢复手部的运动和触觉功能。

那么接下来的问题就是：能否把脑活动当中的传入和传出信号进行分离，从而让脑机接口可以同时控制两个系统，一个负责运动，一个负责触觉？ 幸运的是，在1994年，巴特尔纪念研究所的专家们就已经验证了触觉信号和运动信号是可以被分离的 (demultiplex, 解多工）。在大量前序研究的基础上，这一次团队再次获得了巨大的进展。

这种设计需要运动皮层本身能够从四肢等瘫痪的部位获得足够的信号刺激，产生反馈。但问题是，经过大量的手部触觉和运动刺激测试，Burkhart 的大脑往往无法作出相应的反馈。 但是，团队的进一步研究发现，即使因为完全脊柱损伤（受伤部位以下运动和感觉功能完全丧失），大脑皮层上的一些体感神经纤维仍然是完好的。当研究人员对 Burkhart 的右臂的不同部位（对应脊柱的高度高于或者低于损伤发生的位置）施加刺激时，这些体感神经纤维仍可以感知到残存的信号。

研究团队使用了机器学习训练了一个信号处理算法，能够可靠地检测瘫痪者神经系统中出现的，极其微弱的深层知觉信号，并且触发义肢上的震动反馈，让 Burkhart 可以对细小的物品，比如铅笔或牙刷，获得准确的触觉。

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于是，他们采用机器学习的方法设计了一个向量机，作为解码算法，结合被刺激的皮肤区域，和在皮层里侦测到的脑活动。 读取脑活动信号的工作则由已经通过手术安装在 Burkhart 身上的脑机接口完成。每次需要使用的时候，他都得从脑袋上拽一根线，连接到电脑上……

他们希望借助一种近似于“读心”的方法，将瘫痪者的大脑活动通过电脑和算法翻译成信号，传输到安装在小臂上的义肢，刺激肌肉活动，从而恢复运动功能。 2014年，Burkhart 成为了该项目的第一个志愿者。

2010年因为一次跳水事故造成严重脊柱损伤，导致四肢瘫痪，Ian Burkhart 差点以为，自己这辈子都不可能再使用自己的双手和双脚，脖子以下再也没有任何感觉了。 但是 Burkhart 并没有没有放弃希望。自从受伤之后，他一直在进行瘫痪复健，但是对于效果不是很满意——直到有一天，他听说了巴特尔纪念研究所的 NeuroLife 计划。

“帮助人们重新获得‘完整’，减轻对于护工的依赖，是改善生活质量的重要一步。”巴特尔纪念研究所的技术研究员 Justin Sanchez 表示。

巴特尔纪念研究所，一家非盈利性质的研究型公司，目前正在致力于开发一套面向和 Burkhart 一样的四肢瘫痪者，可以居家使用的脑机接口设备。

这项重磅研究，于近日正式刊登在世界顶级权威学术期刊《细胞》上。

好在，他对巴特尔纪念研究所的团队有着充分的信心，并且相信他们发明的这个技术是有前景的。 整个实验进行到现在已经超过了五年。他每周都至少参与研究实验两到三次，每次都要持续数个小时不间断，他必须一直不停地配合实验的要求，费尽全力触摸、摆弄和移动物体，一次实验下来往往已经心力交瘁。

好消息是，经过了几个月的训练时间，这套解码算法的效率非常高，而且误差率很低。

“在这项原理证明 (proof of principle) 研究当中，作者们采用了一个脊柱损伤领域此前并不被看好的角度（也即残存的知觉信号），在神经功能恢复方面带来了一次崭新而又重要的进步。”

这篇论文中提出的方法，首次在脑机接口上成功实时分离了人体神经的运动和触觉信号，并将这些信号同时用于神经反馈和义肢操控，在一名四肢瘫痪者的右手上实现了运动和触觉的同时恢复。

2014年，他参与了该机构和俄亥俄州立大学共同进行的一项前沿项目，在大脑的运动皮层上安装了一个脑机接口。 经过多年的研究和试验，该团队终于实现了前所未有的重大突破，首次成功在 Burkhart 的身上实现了瘫痪治疗领域的里程碑式壮举：

分离出来的触觉信号，经过处理可以达到非常精确的水平，能够控制义肢，让 Burkhard 自由地调整右手的力量。整个系统也是自动化的，在很大程度上解放了 Burkhart，让他不用一直看着自己的右手，用大脑持续输出信号。