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腦機(jī)接口(BCI)能夠控制有嚴(yán)重運(yùn)動障礙患者的輔助設(shè)備。BCI的局限性在于長期可靠性差和每天重新校準(zhǔn)時間長，這在現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)用性有一定的限制。為了開發(fā)無需重新校準(zhǔn)即可實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定性能的方法，加州大學(xué)舊金山分校(University of California, San Francisco)的研究人員在癱瘓患者身上使用了一種128通道的慢性皮質(zhì)電圖(ECoG)植入物，從而可以穩(wěn)定地監(jiān)視信號。研究人員在該項(xiàng)試驗(yàn)中證明了，長期的閉環(huán)解碼器適應(yīng)性(其中解碼器權(quán)重在幾天內(nèi)跨會話進(jìn)行)有助于神經(jīng)圖和“即插即用”控件的合并。相比之下，每天重新初始化會導(dǎo)致性能隨著可重新學(xué)習(xí)而降低。研究人員表示，他們的結(jié)果通過利用ECoG接口的穩(wěn)定性和神經(jīng)可塑性，為可靠，穩(wěn)定的BCI控制提供了一種方法。
穩(wěn)定的記錄使大腦和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠隨著時間的推移建立“伙伴關(guān)系”
在一項(xiàng)研究中，加州大學(xué)舊金山分校(University of California, San Francisco)的研究人員表明，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)幫助癱瘓的個體通過他們的大腦活動來學(xué)習(xí)控制計(jì)算機(jī)光標(biāo)，而無需每天進(jìn)行大量的再訓(xùn)練。
“近年來，BCI領(lǐng)域取得了很大的進(jìn)步，但是由于必須每天對現(xiàn)有系統(tǒng)進(jìn)行重置和重新校準(zhǔn)，因此他們無法利用大腦的自然學(xué)習(xí)過程。這項(xiàng)研究的資深作者，加州大學(xué)舊金山分校神經(jīng)病學(xué)系副教授Karunesh Ganguly博士說：“這就像要有人從頭開始學(xué)習(xí)一遍又一遍地騎自行車。大腦復(fù)雜的長期學(xué)習(xí)模式可以使人平穩(wěn)地工作，這是癱瘓者從未有過的表現(xiàn)?！?/span>
“腦機(jī)接口領(lǐng)域近年來取得了進(jìn)步，但由于現(xiàn)有的系統(tǒng)每天都要重新設(shè)置和校準(zhǔn)，它們還不能進(jìn)入大腦的自然學(xué)習(xí)過程。這就像讓一個人從頭開始一遍又一遍地學(xué)習(xí)騎自行車，”加州大學(xué)舊金山分校神經(jīng)內(nèi)科副教授、該研究的資深作者、醫(yī)學(xué)博士Karunesh Ganguly說?！白屓斯W(xué)習(xí)系統(tǒng)適應(yīng)大腦復(fù)雜的長期學(xué)習(xí)模式，這是以前從未在癱瘓患者身上展示過的?！?/span>
醫(yī)學(xué)博士Karunesh Ganguly(右)在2016年與學(xué)生Stefan Lemke討論ECoG大腦記錄數(shù)據(jù)
攝影：Steve Babuljak
“即插即用”性能的成就證明了所謂的ECoG電極陣列在BCI應(yīng)用中的價(jià)值。一種ECoG陣列包括一個約便利貼大小的電極墊，通過手術(shù)放置在大腦表面。它們可以長期、穩(wěn)定地記錄神經(jīng)活動，并已被批準(zhǔn)用于癲癇患者的癲癇發(fā)作監(jiān)測。相比之下，過去的腦機(jī)接口技術(shù)使用的是“針墊”式的鋒利電極陣列，這種陣列穿透腦組織獲得更敏感的記錄，但隨著時間的推移，信號往往會轉(zhuǎn)移或丟失。在這個案例中，作者獲得了在癱瘓患者中長期慢性植入ECoG陣列的研究設(shè)備許可，以測試其作為長期、穩(wěn)定的BCI植入物的安全性和有效性。
ECoG陣列包括電極板，該電極板通過外科手術(shù)放置在大腦表面上。
圖片由Noah Berger攝影
在9月7日發(fā)表于《nature biotechnology》上的新論文中，Ganguly的團(tuán)隊(duì)記錄了在四肢癱瘓的患者身上使用ECoG電極陣列的情況。參與者還參加了一項(xiàng)臨床試驗(yàn)，旨在測試ECoG陣列的使用，以使癱瘓的患者控制假肢的手臂和手，但是在新論文中，參與者使用植入物來控制屏幕上的計(jì)算機(jī)光標(biāo)。
研究人員開發(fā)了一種腦機(jī)接口算法，利用機(jī)器學(xué)習(xí)將ECoG電極記錄的大腦活動與用戶所需的光標(biāo)移動相匹配。最初，研究人員遵循每天重置算法的標(biāo)準(zhǔn)做法。參與者首先想象特定的頸部和手腕動作，同時看著光標(biāo)在屏幕上移動。漸漸地，計(jì)算機(jī)算法會自我更新，使光標(biāo)的運(yùn)動與由此產(chǎn)生的大腦活動相匹配，有效地將光標(biāo)的控制權(quán)轉(zhuǎn)交給用戶。然而，每天開始執(zhí)行此過程會嚴(yán)重限制可以實(shí)現(xiàn)的控制級別。掌握設(shè)備的控制權(quán)可能要花費(fèi)幾個小時，而參與者有時不得不完全放棄。
然后，研究人員切換到允許算法繼續(xù)更新以匹配參與者的大腦活動，而不用每天重新設(shè)置它。他們發(fā)現(xiàn)，大腦信號和機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)算法之間的持續(xù)相互作用，會在許多天內(nèi)導(dǎo)致性能的持續(xù)改善。最初，每天都有一些需要彌補(bǔ)的損失，但很快參與者就能夠立即達(dá)到頂級水平的表現(xiàn)。
a，游標(biāo)控制管道。參與者大腦MRI上覆蓋的ECoG電極(按解剖區(qū)域著色)的圖示。在速度卡爾曼濾波(KF)解碼器中，將ECoG信號連續(xù)流、濾波并合并到神經(jīng)特征中。解碼器權(quán)重是通過閉環(huán)解碼器自適應(yīng)過程(CLDA)學(xué)習(xí)的。S1，初級體感皮層；M1，初級運(yùn)動皮層；PMC，運(yùn)動前皮層；PMV，腹前運(yùn)動皮層；和SMA，輔助運(yùn)動區(qū)域。
上面兩幅圖為ltCLDA可以提高性能。
b，居中任務(wù)中目標(biāo)的相對大小。
c，“固定”控制期間(即解碼器參數(shù)保持不變)測得的BCI性能。在每日初始化和ltCLDA期間，速度和準(zhǔn)確性會發(fā)生變化。
d，通過Fitt的ITR變化來衡量BCI在一段時間內(nèi)的表現(xiàn)。
e，x速度(Vx)和y速度(Vy)解碼器權(quán)重之間的角度隨時間變化。垂直線標(biāo)出了每次試用的解碼器與每天的最終試用之間的角度。
f，每次試驗(yàn)解碼器與ltCLDA結(jié)束時最終(即第36天)的最終解碼器之間的角度。
g，通過將解碼器與每個想象的運(yùn)動會話(虛線)擬合，或?qū)⒔獯a器與使用之前所有想象的運(yùn)動會話(實(shí)線)擬合來計(jì)算R2值。因此，如果值為7，則使用了前7個會話。
h，左：顯示用于模擬ltCLDA的雙學(xué)習(xí)器系統(tǒng)的框圖。右圖：使用λ值的半衰期在模擬CLDA之后進(jìn)行固定控制的“目標(biāo)時間”（補(bǔ)充說明）。箱形圖顯示了每一個擬合值在50次模擬固定塊試驗(yàn)中到達(dá)目標(biāo)的時間分布;紅色垂直線表示目標(biāo)的中位數(shù)時間。箱形圖的邊緣對應(yīng)于數(shù)據(jù)的第25個和第25個四分位數(shù)，而須對應(yīng)于整個數(shù)據(jù)分布。
UCSF Health和San Francisco Veterans的神經(jīng)病學(xué)專家Ganguly表示：“我們發(fā)現(xiàn)，通過確保算法的更新速度不會超過大腦的追蹤速度，可以進(jìn)一步改善學(xué)習(xí)速度-大約每10秒更新一次?！薄拔覀冋J(rèn)為這是在大腦和計(jì)算機(jī)這兩個學(xué)習(xí)系統(tǒng)之間建立合作關(guān)系，最終讓人工接口成為用戶的延伸，就像他們自己的手或手臂一樣?！?/span>
隨著時間的流逝，參與者的大腦能夠放大神經(jīng)活動模式，從而可以通過ECoG陣列最有效地驅(qū)動人工接口，同時消除效率低的信號–修剪過程就像人們認(rèn)為大腦學(xué)習(xí)任何復(fù)雜任務(wù)的方式一樣。研究人員觀察到參與者的大腦活動似乎形成了根深蒂固且一致的心理“模型”，用于控制BCI，這種情況在日常重置和重新校準(zhǔn)中從未發(fā)生過。經(jīng)過數(shù)周的持續(xù)學(xué)習(xí)，在重置界面后，參與者迅速重新建立了相同的神經(jīng)活動模式來控制設(shè)備-有效地將算法重新訓(xùn)練到其先前狀態(tài)。
一種用于光標(biāo)控制的改進(jìn)解碼器映射
“一旦用戶建立了控制界面的解決方案的持久記憶，就不需要重新設(shè)置，”Ganguly說?！按竽X很快就會匯聚到同一個解決方案上。”
最終，一旦專業(yè)知識建立起來，研究人員表明，他們可以完全停止算法的自我更新，參與者可以簡單地每天開始使用界面，而不需要再訓(xùn)練或重新校準(zhǔn)。在沒有再訓(xùn)練的44天里，表現(xiàn)沒有下降，參與者甚至可以連續(xù)幾天不練習(xí)，表現(xiàn)也幾乎沒有下降。通過一種BCI控制(移動光標(biāo))的穩(wěn)定專業(yè)知識的建立，也允許研究人員開始“堆疊”額外的學(xué)習(xí)技能——比如“點(diǎn)擊”一個虛擬的按鈕——而不損失性能。
這種即時的“即插即用”BCI性能長期以來一直是該領(lǐng)域的目標(biāo)，但由于大多數(shù)研究人員使用的“針形”電極會隨時間推移而移動，從而改變了每個電極看到的信號，因此一直無法實(shí)現(xiàn)。同樣，由于這些電極穿透腦組織，免疫系統(tǒng)傾向于排斥它們，從而逐漸削弱其信號。ECoG陣列不如這些傳統(tǒng)植入物敏感，但它們的長期穩(wěn)定性似乎可以彌補(bǔ)這一缺點(diǎn)。ECoG記錄的穩(wěn)定性對于長期控制更復(fù)雜的機(jī)器人系統(tǒng)(如假肢)可能更為重要，這是Ganguly下一階段研究的關(guān)鍵目標(biāo)。
Ganguly說:“我們需要設(shè)計(jì)出一種技術(shù)，這種技術(shù)并不能最終解決這個問題，但是實(shí)際上可以改善癱瘓患者的日常生活”“這些數(shù)據(jù)表明，基于ECoG的BCI可能是這種技術(shù)的基礎(chǔ)?！?/span>
論文信息：
Plug-and-play control of a brain–computer interface through neural map stabilization
參考：
https://www.ucsf.edu/news/2020/09/418396/first-plug-and-play-brain-prosthesis-demonstrated-paralyzed-person
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