作者简介
李静雯
中国信息通信研究院云计算与大数据研究所工程师,博士,从事医疗人工智领域的研究工作。
王秀梅
中国信息通信研究院云计算与大数据研究所智慧健康部副主任,工程师,长期从事人工智能医疗器械领域的研究工作。
论文引用格式
李静雯, 王秀梅. 脑机接口技术在医疗领域的应用[J]. 信息通信技术与政策, 2021,47(2):87-91.
脑机接口技术在医疗领域的应用
李静雯 王秀梅
(中国信息通信研究院云计算与大数据研究所,北京 100191)
摘要:脑机接口技术不依赖于常规大脑信息输出通路,而是建立了大脑与计算机等外部设备之间直接的信息交流和控制通道。该技术有广阔的应用前景,受到广泛关注。各国都相继提出了国家层面的脑计划,为脑机接口的发展提供政策指引和支持。分析总结了脑机接口技术的现状及其在医疗领域的应用,探讨了该技术面临的挑战、发展和建议。
关键词:脑机接口技术;人工智能;医疗;康复
中图分类号:TP242 文献标识码:A
引用格式:李静雯, 王秀梅. 脑机接口技术在医疗领域的应用[J]. 信息通信技术与政策, 2021,47(2):87-91.
doi:10.12267/j.issn.2096-5931.2021.02.015
0 引言
脑机接口技术(Brain Computer Interface,BCI)是一种跨越生物本身的大脑信息传输通路,实现大脑与计算机等外部设备直接通信的技术。该技术能够在人(或其他动物)与外部环境之间建立沟通以达到控制设备的目的,进而起到替代、修复、增强、补充或改善的作用[1]。国内外专家一直致力于该领域技术的研究与探索,从国家政策层面来说,近年来各国都相继提出了脑科学和类脑科学的发展战略。从应用的角度,脑机接口技术能够服务神经系统和肌肉系统瘫痪的患者(如脑、脊髓疾病、中风、外伤等),同时也可以为健康人群提供更多感官体验,为特殊环境工作人员提供辅助控制。本文从政策、技术层面总结分析脑机接口及其在医疗领域的应用、发展和挑战,并提出相关建议。
1 脑计划与脑机接口
探索人类大脑功能的奥秘一直是科研工作者孜孜不倦的追求,脑科学是人类认知自己、探索自身的关键突破点,有着重要的科研价值和战略意义。脑科学研究主要侧重于脑疾病防治研究、脑机接口研究和类脑智能研究3个领域。随着人工智能和信息科学的迅速发展,特别是2013年以来从国家层面相继提出基于脑科学、神经科学和信息科学相结合的人类脑计划。
建立大脑结构图谱、研发大规模神经网络电活动记录和调控工具、了解神经元活动与个体行为的联系、解析人脑成像基本机制、建立人脑数据采集的机制,上述研究领域与脑机接口技术息息相关,或依赖脑机接口设备采集信息,或作为脑机接口技术的研究内容。2016年,美国国家卫生研究院(NIH)宣布第三轮支持“通过推进创新神经元技术开展大脑研究”计划的研究资助项目,其中创建基于微小电传感器的神经末梢系统无线记录大脑活动以改善中风患者的康复技术也同样涉及脑机接口技术。此外,美国国防部高级研究项目局(DARPA)2016年年初更明确提出开发可植入式脑机芯片,研究神经接口系统。
2013年,规划周期为10年的欧盟脑计划[3],包含12个子项目,侧重研究超级计算机技术来模拟脑功能。该项目重点发展人脑信息和计算技术,收集并分析人脑数据,搭建仿神经计算平台,脑机接口技术作为大脑和计算机等外部设备沟通的桥梁,可在上述领域大展身手。除美国、欧盟外,日本、韩国、加拿大、澳大利亚等也纷纷出台各自的脑计划,探索脑认知、脑融合等领域。我国同样非常重视脑科学与类脑研究,并将其上升为国家战略。中国脑计划自2016年启动,2017年4部委联合印发《“十三五”国家基础研究专项规划》明确提出了脑与认知、脑机智能、脑的健康3个核心问题。作为“一体两翼”布局的其中“一翼”,脑机智能的关键技术研发和产业发展备受重视。
2 脑机接口技术
脑机接口是一项门槛高、要求复杂的系统性工程,涉及神经科学、认知科学、材料科学、电子工程、人工智能等多个学科,科研价值重大,应用前景广泛。
2.1 脑机接口系统
脑机接口系统从大脑皮层采集信号,并转换为可以被计算机识别的信号,提取信号特征、识别并转化为对外部设备的控制指令,实现对外部设备的控制。具体来说,该系统主要包括4个环节。
(1)信号采集:采集大脑活动信号,可通过侵入式的微电极、探针等设备从大脑皮层直接采集,也可采用非侵入式设备(脑电帽等)通过头皮获取。
(2)信号处理:将获取的大脑活动信号经过放大、滤波、转换等预处理环节后,可转为数字信号被计算机等外部设备识别。信号预处理可有效减少脑电信号中的噪声、眼电、心电、肌电等其他信号的干扰,进而采用特征提取算法提取信号特征并分类(可采用支持向量机、深度学习等方法),以识别不同的大脑活动信号。
(3)控制:将信号处理后的信息编码并转化为控制外部设备的具体指令,实现对外部设备的控制。
(4)反馈:获得环境反馈信息后再作用于大脑。
2.2 脑机接口技术的分类
依据信号采集方式,分为侵入式和非侵入式。侵入式脑机接口需要采用脑外科手术方法将信号采集电极植入大脑皮层,该方法采集的脑电信号精度高、噪声小,但是属有创伤植入因此存在一定的安全风险;非侵入式脑机接口通过附着在头皮上的穿戴设备测量头皮表面的脑电信号,具有易采集、无创性等优点,但是信号噪声较大。
现今可采集到用于脑机接口设备的脑信号主要有脑电(EEG)、功 能性近红外光谱(fNIRS)、脑磁(MEG)、功能性磁共振成像(FMRI)等。相比于其他几种脑信号,基于脑电的脑机接口是目前的研究主流。脑电信号是人脑在特定的外部刺激或思维下产生的、具有一定时间或频率特征的信号,常见有P300、稳态视觉诱发电位和运动想象3种。P300是一种事件相关电位,科学证实当人脑受到外界某种刺激后300 ms脑电信号会出现一个波峰。稳态视觉诱发电位(SSVEP)是当人眼视网膜受到恒定频率的闪光或图形刺激时,大脑视觉皮层会自动产生可记录到的电位变化,该变化与刺激频率及其谐波频率一致。运动想象(Motor Imagery,MI)是指当人脑想象诸如手、四肢等肢体运动时,大脑皮层的对应区域脑电信号会变得活跃,这种现象被称为事件相关去同步。基于运动想象的脑机接口系统可应用于假肢、轮椅等操控和脑卒中患者的神经康复。
3 脑机接口技术在医疗领域的应用
由于脑机接口技术可以直接实现大脑与外部设备的交互,跨越常规的大脑信息输出通路,因此在医疗领域有广阔的应用前景。脑机接口系统的输出可取代由于损伤或疾病而丧失的自然输出,有助于神经系统和肌肉系统瘫痪患者表达自己意愿和康复训练。本章节将分析脑机接口在肢体运动障碍、慢性意识障碍、精神疾病3个主要领域的应用。
3.1 脑机接口技术在肢体运动障碍诊疗中的应用
导致肢体运动障碍的疾病很多,脑出血、脑外伤、脑卒中等疾病都可导致患侧脑区对应的肢体控制出现障碍。运动神经元受损导致的肌萎缩侧索硬化症(渐冻症)可导致患者肌肉萎缩无力导致严重的运动障碍。此外,脊髓损伤等也会影响患者的肢体活动。脑机接口技术在肢体运动障碍诊疗的目标是通过该技术的辅助治疗,使患者改善当前状态,提高生活质量。
具体来说,脑机接口技术在肢体运动障碍诊疗的应用方式主要有两种,一种是辅助性脑机接口,指通过脑机接口设备获取患者的运动意图,实现对假肢或外骨骼等外部设备的控制。例如,Yahud[4]研制的16个自由度的脑机接口机械手,能够实现抓握圆柱体、捏钥匙、手指夹取纸片等动作。程明[5]搭建了基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口系统,使假肢能依据使用者指令完成倒水的全过程。第二种是康复性脑机接口,由于中枢神经系统具备可塑性,经过重复性反馈剌激,可以增强神经元突触之间的联系,实现修复。例如,意大利PERCRO实验室[6]通过基于运动想象的脑机接口设备触发上肢机器人外骨骼,辅助中风患者进行抓握和释放,帮助肢体康复。李明爱团队[7]研制了采用运动想象控制的脑机上肢运动康复系统,可完成手臂伸屈动作[8]。
3.2 脑机接口技术在慢性意识障碍诊疗中的应用
慢性意识障碍包括持续性植物状态和微意识状态两个层次。慢性意识障碍患者由于常处于无法交流的状态,因此常常被延误治疗,甚至误诊,错失了最佳的康复机会。近几年,脑机接口技术在慢性意识障碍诊疗领域的研究开始逐渐增多。通过脑机接口设备获取并分析患者的脑电信号,可以掌握患者的意识状态,实现意识障碍诊断与评定、预后判断,甚至与意识障碍患者实现交流。具体来说,通常采用患者自己的名字、照片等信息,通过声音、图像、触觉等作为靶刺激[9-10],脑机接口设备获取患者受到靶刺激后的脑电信号,分析患者状态,部分患者可能对刺激有所反应,这种“脑电交流”有助于医生判别患者是否有唤醒康复的可能,有针对性地采取治疗措施。
3.3 脑机接口技术在精神疾病诊疗中的应用
相比于其他生理信号,脑电信号可以提供更多深入、真实的情感信息。通过学习算法,提取脑电信号特征,可以实现多种情绪(诸如愉悦、悲伤、平静、愤怒、害怕、惊讶、生气等)的判别分析。因此,基于脑电信号的情感识别研究可用于辅助抑郁症、自闭症等精神类疾病发病机制的研究和治疗。此外,在精神疾病康复治疗方面,基于脑机接口的神经反馈训练可在自闭症、多动症、抑郁症等治疗中发挥积极作用。由于脑机接口技术在该领域的巨大潜力,许多科研机构和科技公司都在开展相关研究,例如埃隆·马斯克(Elon Musk)的脑机接口研究公司Neuralink也正在探索通过该技术解决自闭症、精神分裂症和记忆力丧失等相关精神疾病。
4 脑机接口技术在医疗领域的发展与挑战
4.1 脑机接口技术在医疗领域的现状
4.1.1 科研院所为主,侧重非侵入式脑机接口研究
目前,随着关注度的步步升温,脑机接口技术也逐渐走进大家的视野。图1给出了主要的脑机接口技术研究机构和高科技企业。脑机接口技术涉及多学科交叉融合,目前研究者以科研院所和高校为主,从公司的角度,因其研发成本高、专业人才缺乏、盈利模式不明等诸多原因,相比其他人工智能产品,只有少数公司涉足这一领域。同时,相比于非侵入式脑机接口领域的蓬勃发展,因受到技术、伦理等多重限制,国内外仅有加州大学、斯坦福大学、浙江大学等少数高校和Neuralink、Neuropace等少数高科技企业在侵入式脑机接口领域有所投入。
本文刊于《信息通信技术与政策》2021年 第2期
主办:中国信息通信研究院
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