原文始发于微信公众号（药时代）：前首富陈天桥创立的脑机接口中心获突破！使用超声波读取大脑活动，为思维控制机器开辟新途径
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曾几何时，人脑与机器的连接不过是出现在科幻小说、影视里的概念，但如今，随着脑机接口技术（BMI）的发展，这一项科幻概念正在一步步写入现实。在可预见的未来，脑机接口技术将在医疗、教育、娱乐、消费以及智能汽车等领域拥有丰富的应用空间。
2020年2月，特斯拉CEO埃隆·马斯克旗下的脑机接口初创公司Neuralink，将电脑芯片与猴子的大脑进行连接，从而使猴子能够通过自己的意念来操控乒乓球游戏。同年8月，Neuralink再次推出新设备——Link V0.9，并成功将这一直径23mm的芯片植入猪的大脑中，实现了实时性神经信号的读取及写入。
但在现实层面，作为一项变革性的技术，脑机接口的发展仍面临来自技术、政策以及伦理等多方面挑战。其中，最突出的一点是，植入芯片是否会对人体造成伤害，可能存在的排异、感染反应，以及芯片运转带来的散热和其他不稳定性因素。
由此看来，在目前芯片植入式的脑机接口技术仍有许多亟待解决的难题。因此，开发一项微创性、更安全以及更精准的脑机接口技术就显得尤为重要。
2021年3月22日，陈天桥雒芊芊脑机接口中心、加州理工大学、法国国家健康与医学研究院（INSERM）等研究机构在 Cell 子刊 Neuron 上发表了题为：Single-trial decoding of movement intentions using functional ultrasound neuroimaging 的研究论文。
这项最新的研究利用微创性的功能性超声波（fUS）神经成像技术读取猴子的大脑活动并预测其下一步的眼睛或手的运动，这些信息可以为机械手臂或电脑光标生成命令，它将为瘫痪的人提供一种新的控制假肢的方法，而不需要侵入大脑的设备。
功能性超声预测恒河猴的运动
长期以来，超声波广泛应用于人类的医学、探测和工业等领域，例如孕期B超、声纳探测。大约十年前，科学家们发明了一种利用超声波进行脑成像的方法，这种方法被称为功能性超声成像技术。
该技术使用宽的、平面的声音而不是狭窄的声束，相比传统超声可以更快地捕获大面积的声音。与功能性磁共振成像（fMRI）相似，功能性超声可以测量血流的变化，以此显示神经元何时活跃并消耗能量。更重要的是，功能性超声成像技术生成图像的分辨率比fMRI高得多，且无需大型的扫描设备。
在此项研究中，研究人员在两只恒河猴的头骨中插入了一些小的超声波换能器，其大小和形状与多米诺骨牌差不多。该装置通过一根数据线连接到电脑上，然后通过功能性超声向下进入大脑的后顶叶皮层区域，这是一个对空间感知、多感觉整合以及运动规划很重要的大脑区域。
然后，研究人员训练这些猴子将其眼睛集中在屏幕中央的一个小点上，而第二个点将短暂地从屏幕闪过，随后中心的点消失，猴子就会将目光转移到第二个点最近闪过的地方。在另一组实验中，这些猴子被训练伸出手，移动操纵杆指向那个点。
与此同时，计算机算法将超声波数据转换成对猴子意图的预测，该算法可以确定猴子何时准备移动，以及它们是在计划眼球运动还是手臂伸展。
研究人员表示，通过这种算法他们可以预测猴子的运动是向左还是向右，其中眼球运动的准确率约为78%，而伸展运动的准确率为89%。
安全且易于接受的微创性技术，但仍有待改进
更重要的是，这项技术是微创性的，虽然仍然需要移除一小块头骨，但与直接读取神经元电活动的植入电极不同，它不需要打开大脑的保护膜。并且，功能性超声波可以在不穿透组织的情况下从大脑深处读取信息。
当然，从远处测量神经活动意味着要牺牲一些速度和精度。本研究的通讯作者之一、加州理工学院Mikhail Shapiro 教授对此表示：功能性超声波提供了“一个不那么直接的信号”，因此准确解读出超声图象中的信息是十分关键的，要做到这一点，就需要对长时间周期或多次运动的信号进行平均预测。
不仅如此，计算机算法要最大限度地方便用户，这就需要大量的尝试去研究大脑是如何协调运动的。例如，机械手臂的用户只需要考虑一次他们想要的运动，就可以让手臂移动，而不需要做更多的动作以便算法解读他们的意图。
值得注意的是，相比于芯片植入式的脑机接口技术，功能性超声波在解码速度和动作解读能力上仍有许多有待改进的地方。如今，芯片植入式的脑机接口技术已经可以对手臂的多个方向进行解码，而不仅仅是左右方向。
对此，马克斯·普朗克神经生物学研究所的神经科学家 Emilie Macé 补充说：“由于血流信号比电信号更加缓慢，因此速度是功能性超声固有的局限。研究人员需要大约2秒的时间来解码猴子的运动计划。”
当然，该技术目前仍有许多改进的空间，例如通过对大脑组织的3D块成像而不是平面成像来收集更多信息，这项技术还未发挥出它的全部潜力。
结语
脑机交互领域创业公司脑陆科技创始人卢树强博士告诉生物世界：“这项技术需要开颅，但相比于传统侵入方案，对大脑损伤较小。采集到的信号，主要用在疾病诊断，交互控制可能比较难，因为输出的是超声图像信号，而非脑电信号”。
卢树强博士还表示：“如果进一步借助人工智能算法，就能实现更高阶任务。如果能实现三维大脑超声的话，从数据上来说，比目前其他工具要丰富很多，应用想象力也更大”。
总而言之，Richard Andersen教授和Mikhail Shapiro教授共同领导的这项研究，通过功能性超声神经成像以100 μm分辨率记录猴子的脑血容量变化，并以此预测它们的行为运动，其中眼球运动的准确率约为78%，而伸展运动的准确率为89%。
这一研究成果为开发创伤小、分辨率高、可扩展的神经记录和脑机接口工具迈出了关键的一步。科技的创新为人类带来无穷的可能，也许在可预见的未来，人脑与机器的实时互动不再是一种科幻概念，它将深刻地改变我们的生活！
论文链接：
https://www.cell.com/neuron/fulltext/S0896-6273(21)00151-3
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