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科幻成现实：第一款意念控制机械臂，普通人就可以使用

来源：晰数塔互联网快讯时间：2019年06月24日 18:16

题图来自：视觉中国，本文来自公众号：学术经纬（ID：Global_Academia）

顶尖学术期刊《科学》旗下的Science Robotics专注于机器人科技前沿发展，最新一期刊登了脑机接口（BCI）领域的一项突破成果。美国卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）的贺斌教授带领其研究团队与明尼苏达大学合作，成功开发出第一款非侵入式的意念控制机械臂，能够连续跟踪随机运动的计算机光标。

脑机接口，顾名思义是在人或动物大脑与外部计算机设备之间创建的直接连接，以实现脑与设备的信息交换。有了脑机接口，不需要实际的肢体动作，只用“脑力”就可以操作机器完成复杂的动作，比如操作无人机、移动光标、打字，甚至发声交流。

不过，迄今为止成功控制机械臂的BCI都要通过手术在人的脑部植入电极、芯片等。这些植入物需要大量的医学和外科专业知识才能正确安装和操作，更不用说成本和潜在风险，目前只限于少数临床病例应用。

因此，开发侵入性较小甚至完全无创的技术成为BCI领域的一大挑战，也是贺斌教授在神经工程学领域的一个研究重点。如果无需脑部植入就可以实现靠“意念”操纵环境或机械肢体，BCI技术将帮助众多瘫痪患者和运动障碍患者大大提升生活质量，也有望为普通人群带来广泛的应用。

领衔该研究的是卡内基梅隆大学生物医学工程系的贺斌教授（图片来源：学校官网）

但是，使用非侵入式外部传感器而非脑部植入物时，BCI接收到的信号会更加嘈杂，导致分辨率较低，难以精确控制机械臂，容易造成动作不稳定、不连续。

为了克服这个难题，研究团队采用了独特的解决方法：利用新型传感和机器学习技术，并通过人机相互适应的训练方法，分别增强脑机接口的“脑”部分和“机”部分，从而显著改善脑电图（EEG）源的神经解码。

研究框架示意图，使用连续追踪的方法同时对用户和机器进行训练（图片来源：参考资料[1]）

研究中采用了无创的脑电图源神经成像技术，可以通过头部的电特性和几何形状来推断大脑皮质的活动。这种新技术过去在离线神经解码中显示出有减轻噪音影响的优势。研究团队这次开发了实时平台，帮助提高时间分辨率和空间分辨率。

经过训练，这种新型BCI在精确控制机械臂上展现出巨大进步。二维平面控制光标移动的传统任务中，相比非侵入式BCI，新型的BCI学习效果提高了近60%。研究人员还开发了一个更接近现实使用的情境，也就是由用户采用运动想象来连续追逐随机移动的光标，这个任务的学习成绩提高了5倍以上。

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用户使用BCI控制机械臂稳定、连续跟随移动的光标（视频来源：参考资料[1]）

目前为止，研究团队在68名健全的人类志愿者中进行了测试，接下来计划在临床试验中用于患者。

对于这项技术将来的应用，贺斌教授认为：“我们的工作代表了无创脑机接口的重要一步，未来有一天这项技术可能会成为普及的辅助技术，就像智能手机一样，帮助每一个人。 ”

本文来自公众号：学术经纬（ID：Global_Academia）

参考资料：

[1] B.J. Edelman el al., (2019) Noninvasive neuroimaging enhances continuous neural tracking for robotic device control. Science Robotics. DOI: 10.1126/scirobotics.aaw6844

[2] First-ever successful mind-controlled robotic arm without brain implants. Retrieved Jun. 23, 2019, from https://engineering.cmu.edu/news-events/news/2019/06/20-he-sci-robotics.html

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