這項研究有望讓殘障人士用他們的頭腦控制治療設備和假肢!
在我們的身邊,或多或少都有這樣一群人:他們或雙目失明,依靠手杖探路前行;或失去雙腿,乘坐輪椅才能活動;又或癱瘓在床,需要家人的常年陪護……他們,就是我們時常見到又容易忽視的殘障人士。
據世界衛生組織(WHO)估計,全球大約有10億人身患殘障。其中有80%生活在發展中國家。根據最新估計,全球大約3%的人口正遭受重度殘疾,也就是說,大約1.1~1.9億的人口無法獨立自主生活。
中國目前各類殘疾人總數為8296萬人,佔全國人口總數6.34%,其中肢體殘疾有2412萬人,佔29.07% 。基本上不到16個人當中就有一個殘疾人,如果按三口之家算,平均下來5個家庭中就會有一個家庭中有殘疾人。隨著中國人口的加速老齡化,以及慢性健康疾病的增加,各類殘疾人和長期臥床老年人大量存在並持續增長,使得家人和社會面臨前所未有的壓力,助老助殘問題正日益成為一個重大的社會問題。
這個問題最近可能有突破性進展,澳大利亞蒙納士大學的研究發現了一種新方法,可以分析大腦中的信號,用以評估我們如何控制我們的日常行為,並發現行為(比如移動你的手臂或抓取物品)、語言跟大腦的內部運作之間的聯繫。
來自蒙納士大學、南加州大學和紐約大學的研究人員創造了一種新的「優先子空間識別」(PSID)算法,它可以記住大腦信號和觀察到的行為之間的關係,並從大腦信號中提取與行為相關的動態信息。該PSID算法很有希望解譯大腦信號,並讓患者用他們的頭腦控制治療設備。
理解大腦運作方式的一個核心挑戰是,找出我們大腦活動的動態信息和它所控制的行為之間的聯繫,比如移動你的手臂或用手指抓住物品。我們的大腦其實每時每刻都在參與各種活動,比如走路的同時要看周圍環境,還有可能要說話和聽音樂,因此腦信號是十分複雜的,它包含了可同時反映一些組合活動的動態神經信號。從大腦信號中分離出那些與特定行為(例如手指運動)有關的信號模式,是非常困難的,但也對人類非常有用,可以幫助殘疾人通過思想來明確控制肢體,令殘障人士得以恢復原本的能力。
該研究的合著者黃巖(Yan Wong 音譯)博士來自蒙納士大學電氣和計算機系統工程系和蒙納士生物醫學發現研究所。他說,在未來,該算法將很有潛力解碼大腦信號,讓患者用頭腦控制治療設備。
這項研究由南加利福尼亞大學的馬裡亞姆·沙內齊(Maryam Shanechi)助理教授領導,發表在《自然神經科學》(Nature Neuroscience)雜誌上。
「將神經的動態信息模型化對於研究或解碼可用行為衡量的大腦功能至關重要,如運動的計劃、啟動和執行;言語和語言;情緒;決策,以及運動震顫等神經功能障礙。我們也可以用這個來測量大腦的內部狀態,比如口渴或飢餓。」黃博士說道,「舉個例子,在未來,我們可以使用這個算法來幫助改善四肢癱瘓患者的腦機接口性能。」
研究小組將PSID應用於測量兩個受試者的神經活動,他們被要求做出三維層面上的伸手和抓取的動作。籍此,研究小組發現了神經活動狀態的新特徵,並證實這個算法能更準確地學習每個關節的與行為相關的神經活動狀態,並記錄下來。
根據王博士的說法,這些發現非常有希望應用於監測和評估四肢癱瘓患者和神經系統疾病患者的大腦模式,並可能給神經科學帶來重大臨床進展。在不久的將來,癱瘓的患者只需想一下即可移動機械手臂,或僅是想一下要說的話即可產生語音。此外,該算法還可以分離與情緒症狀相關的大腦信號,並對其進行實時檢測,然後根據檢測的數據定製治療方案,幫助患有難治性心理健康狀況(例如重度抑鬱症)的患者。
期待這一技術能儘快應用在人體上,造福人類!從此,冬日戰士和機械戰警不再是夢想,殘障人士也有機會成為各個領域的「超級英雄」!
編輯：賀賀