可穿戴的脑机接口将意图转化为行动

佐治亚理工学院领导的一个国际研究团队正在将软头皮电子技术和虚拟现实技术结合到大脑接口系统中，该研究成果最近发表在《先进科学》杂志上。

　　

 

   

图片:Woon-Hong Yeo，佐治亚理工学院机械工程学院副教授。

一种新的可穿戴脑机接口(BMI)系统可以改善运动障碍或瘫痪患者的生活质量，即使是那些患有闭锁综合症的人——当一个人完全清醒，但不能移动或交流时。

乔治亚理工学院的Woon-Hong Yeo实验室领导了一个多机构的国际研究团队，将无线软头皮电子技术和虚拟现实技术结合到BMI系统中，该系统允许用户想象一个动作，并通过无线方式控制轮椅或机械手臂。

这个团队包括来自英国肯特大学和韩国延世大学的研究人员，他们在本月的《高级科学》杂志上描述了新的基于运动图像的BMI系统。

“与现有的系统相比，这个系统对用户来说的主要优势是柔软舒适，而且没有任何金属丝，”乔治·w·伍德拉夫机械工程学院副教授杨说。

BMI系统是一种康复技术，可以分析一个人的大脑信号，并将神经活动转化为命令，将意图转化为行动。获取这些信号最常见的非侵入性方法是脑电图(ElectroEncephaloGraphy, EEG)，它通常需要一个笨重的电极头盖帽和一团缠结的电线。

这些设备通常严重依赖凝胶和膏体来帮助保持皮肤接触，需要长时间的设置，通常不方便和不舒服的使用。由于材料退化或运动伪影(可能由磨牙或眨眼引起的辅助“噪声”)，这些设备的信号采集也很差。这种干扰会出现在大脑数据中，必须过滤掉。

Yeo设计的便携式脑电图系统集成了微细针电极和软无线电路，提供了更好的信号采集。准确测量这些大脑信号对于确定用户想要执行什么行动至关重要，因此该团队集成了强大的机器学习算法和虚拟现实组件来应对这一挑战。

新系统已经在四名受试者身上进行了测试，但还没有在残疾人身上进行研究。

“这只是第一次演示，但我们对我们所看到的感到激动，”Yeo说，他是电子与纳米技术研究所下属佐治亚理工学院人机界面与工程中心的主任，也是Petit生物工程与生物科学研究所的成员。

新范式

杨的团队在2019年发表在《自然机器智能》(Nature Machine Intelligence)上的一项研究中最初引入了软的、可穿戴的脑电图脑机接口。这项研究的主要作者穆萨·马哈茂德(Musa Mahmood)也是该团队新研究论文的主要作者。

“这种新的脑机接口使用了一种完全不同的模式，包括想象的运动动作，比如用任意一只手抓东西，这使实验对象不必看太多刺激，”杨博士实验室的博士生马哈茂德说。

在2021年的研究中，用户展示了通过他们的思维——他们的运动想象——对虚拟现实练习的精确控制。视觉线索增强了用户和研究人员收集信息的过程。

Yeo说:“事实证明，虚拟提示非常有用。”“它们加快并提高了用户的参与度和准确性。我们能够记录持续的、高质量的运动想象活动。”

Mahmood说，该系统未来的工作将集中在优化电极的放置和基于刺激的脑电图的更先进的集成，利用他们从过去两项研究中所学到的知识。

Musa Mahmood, et al., "Wireless Soft Scalp Electronics and Virtual Reality System for Motor Imagery-based Brain-Machine Interfaces." (Advanced Science, July 2021)