读创/深圳商报记者 陈姝
戴上智能头盔约15分钟,快速记忆一串数字、英文字母或单词,两个小时之内,平均正确率可以提升10%-15%。这个头盔背后的脑机接口(BCI)技术正是来自深圳先进院副研究员蔚鹏飞团队的“超脑增强系统”。蔚鹏飞今日透露,这款智能头盔原型机已面世,目前进入临床测试阶段,除了提升注意力和记忆力,未来还有望对儿童多动症、抑郁症、老年痴呆等注意与认知功能障碍、情绪异常进行干预。
蔚鹏飞在接受记者采访时表示,当大脑在执行特定的功能,比如背单词,大脑会产生特定频率的脑电波神经振荡,负责在各个脑区之间进行信息传输。而当脑电波神经振荡异常时,就会导致脑功能异常。通过柔性电极传感器,识别脑电波在大脑执行不同任务时的变化,再通过电极组合释放微弱的电流脉冲刺激,可以到达大脑的特定区域,通过一定频率的电流振荡使得大脑的脑电波活动趋于同步化,调控大脑神经元细胞的活跃状态。
脑机接口是脑科学的前沿领域,作为在大脑与外部设备间建立的直接连接通路,它可以使大脑不借助肢体同外部世界产生交互,该领域的相关研究已持续超过40年。蔚鹏飞告诉记者,脑机接口研究主要分为两大派别,一是通过开颅手术将电极植入大脑,实现对神经元的控制,因植入风险较高,目前只能用于全身瘫痪的人。另一种是无创式脑电控制,通过大脑外部贴电极来进行控制,信号的精准度相较植入式较低,但近年随着机器学习技术和生物传感材料方面的进展,精准度有了很大程度的提升,而我国研究者前不久也刚刚发布了全球首款无创脑机接口芯片。
今年6月底,卡内基梅隆大学生物医学工程系主任贺斌团队利用无创的脑机接口技术,通过引入实时的脑电源神经成像算法,成功开发出第一款由脑电控制的机器人手臂,具有连续跟踪计算机光标的能力,该成果发表在 Science Robotics上。作为全球首款无创脑控机器人手臂,未来将改变瘫痪患者和运动障碍患者的生活。
蔚鹏飞说,未来提高无创脑机接口控制精度有两种技术路径,第一是通过引入更先进的机器学习算法,不断训练机器提高信号识别的准确率,而这对计算机算力要求高;第二是训练大脑更高效的掌握脑机接口控制的能力,其中一个重要策略是通过外部刺激干预大脑的方式,提升大脑在执行任务时的活跃状态,提升人脑控制能力。贺斌教授团队的研究采取了第一个路径,侧重“读取”意念,自己目前的研究方向则是后者,偏向信息“写入”,也被称为神经调控技术,该研究在前期也曾经得到过贺斌教授的建议,发现神经调控可以增强使用者脑机接口控制的能力。
5年前,深圳市抢先布局脑科学,支持深圳先进院建立脑认知与脑疾病研究所。深圳先进院不但在脑机接口和神经调控的学术研究上处于国内前沿,也率先开始应用方面的探索。蔚鹏飞说,脑机交互是一个跨领域的学科,先进院在脑科学、生物医学电子学、材料学和大数据及人工智能等各领域都有前沿团队,为进一步探索脑机接口技术的发展打下了良好的基础。而深圳完善的智能制造产业链,也为产业化提供了资源优势。
头盔原型机
蔚鹏飞团队从2016年开始研究将脑机接口技术应用于穿戴式脑功能调控硬件,“超脑增强系统”头盔去年在中国科学院第一届“率先杯”未来技术创新大赛上获得“优胜奖”。他说,在医疗领域,这项技术有望对儿童多动症、抑郁症、老年痴呆等疾病出现的注意和认知功能障碍、情绪状态异常进行干预。除了在医院,头盔这种便携式可穿戴设备也有望在老龄化社区推广,帮助老年患者恢复短期记忆,延缓病情发展。
头盔原型机面世后,蔚鹏飞团队与医疗机构在治疗早期认知障碍方面展开了临床测试。“早期认知、精神抑郁,在一定程度上表现为注意衰退、记忆力下降,针对这些症状,药物的效果不是特别好,国际上都在寻求物理干预技术,近期美国波士顿的一些高校也正在进行相关研究”,他说,希望通过一到两年的测试,不断优化技术方案,一是慎重评估面向应用的安全因素,二是希望引入新的技术手段,找到更精确的干预区域,达到对大脑更加精准的调控。