本篇論文由美國匹茲堡大學(xué)產(chǎn)出，于2021年發(fā)表在權(quán)威期刊Neuroscience上。

針對(duì)的群體主要是因脊髓損傷（SCI）導(dǎo)致四肢癱瘓的人，他們亟需通過技術(shù)手段替代實(shí)現(xiàn)手臂和手部功能。

對(duì)該群體的身體特征進(jìn)行分析，他們雖然缺少感知、缺少對(duì)軀體的控制能力，但大腦皮層仍能產(chǎn)生控制手部運(yùn)動(dòng)的神經(jīng)活動(dòng)，所以通過植入電極，測(cè)量與運(yùn)動(dòng)相關(guān)的神經(jīng)活動(dòng)可以恢復(fù)部分喪失的功能

但隨之我要提出一個(gè)問題，那就是——用意念抓住一個(gè)你感覺不到的東西，有多難。這也是這篇論文提出的初衷

該團(tuán)隊(duì)先前在另一篇論文中開發(fā)了一種腦機(jī)接口控制的機(jī)器人臂，可以成功進(jìn)行伸手和抓握動(dòng)作，并采用了行動(dòng)研究臂測(cè)試（ARAT）針對(duì)上肢功能進(jìn)行臨床評(píng)估。

然而，這種腦機(jī)接口控制僅依賴于視覺，缺乏一個(gè)關(guān)鍵的感覺維度。

當(dāng)健全人與環(huán)境進(jìn)行互動(dòng)時(shí)，皮膚的觸覺反饋對(duì)于拿取和操作物體至關(guān)重要；如果沒有觸覺反饋，即使是簡單的操作也會(huì)變得笨拙和緩慢。

當(dāng)你伸手去拿一杯熱咖啡時(shí)，你可以感覺到它的重量和狀態(tài)，并相應(yīng)地調(diào)整握力。對(duì)手臂和手有充分感覺和運(yùn)動(dòng)控制的人，在觸摸或抓住物體的瞬間就能感覺到他們已經(jīng)接觸到物體，使他們能夠自信地開始移動(dòng)或提起物體。但是，當(dāng)一個(gè)人操作假肢時(shí)，這些任務(wù)就會(huì)變得更加困難，更不用說用意念控制的假肢了。

該團(tuán)隊(duì)在發(fā)現(xiàn)機(jī)械臂性能提升遇到瓶頸時(shí)，考慮到這一點(diǎn)，便致力于研究一種具有觸覺反饋的機(jī)械臂。令人驚喜的是，在新方案下，被試對(duì)機(jī)械臂的控制表現(xiàn)出非常大的提升

本實(shí)驗(yàn)的男性被試在植入裝置時(shí)年齡為28歲，因10年前脊髓損傷導(dǎo)致四肢癱瘓。

根據(jù)術(shù)前成像指導(dǎo)陣列的放置，實(shí)驗(yàn)團(tuán)隊(duì)在他的運(yùn)動(dòng)皮層和體感皮層植入了兩套微電極陣列：

1、左圖中藍(lán)色部分所示，在運(yùn)動(dòng)皮層的手部和手臂區(qū)域，植入了兩套微電極陣列，用來解碼運(yùn)動(dòng)意圖。

2、左圖中紅色部分所示，在體感皮層的1區(qū)域中，植入了兩套微電極陣列，通過顱內(nèi)微電刺激（ICMS）在右手的手指中引發(fā)感覺。

這里提到的體感皮層的區(qū)域1，臨床上已有相關(guān)研究表面，它主要處理來自皮膚周圍機(jī)械感受器的皮膚觸覺神經(jīng)輸入。在區(qū)域1進(jìn)行ICMS會(huì)產(chǎn)生觸覺性質(zhì)的意識(shí)感知，包括壓力、觸感、溫?zé)岷碗姼杏X。

通過這兩套電極陣列，藍(lán)色部分讀取被試的運(yùn)動(dòng)意圖，控制機(jī)械臂，紅色部分為被試提供機(jī)械臂的觸覺反饋，這樣便形成了完整的仿生的邏輯回路

在植入設(shè)備完成之后，首先是設(shè)計(jì)神經(jīng)記錄流程、如何處理神經(jīng)記錄信號(hào)

通過在運(yùn)動(dòng)皮層中的每個(gè)電極上進(jìn)行電壓記錄，使用信號(hào)處理器進(jìn)行帶通濾波，并對(duì)信號(hào)進(jìn)行數(shù)字化。

為了排除干擾因素，通過數(shù)字信號(hào)消除和濾波的組合來消除由微刺激引起的電器偽跡：在每個(gè)刺激脈沖期間，使用一個(gè)采樣保持電路來消除記錄的信號(hào)。然后使用一階Butterworth濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行高通濾波，從而最小化信號(hào)中附加瞬態(tài)不連續(xù)性的影響，使寬帶信號(hào)快速穩(wěn)定到基線。

使用這種方法，我們能夠在刺激脈沖結(jié)束后的740微秒內(nèi)記錄被試的神經(jīng)活動(dòng)。

利用處理之后的運(yùn)動(dòng)皮層細(xì)胞信號(hào)，訓(xùn)練一個(gè)五自由度的解碼器。五個(gè)自由度如圖所示分別為xyz軸上的平移、腕部旋轉(zhuǎn)及抓取，自由度的數(shù)目5可以在快速訓(xùn)練時(shí)間和靈活度之間取得平衡。

建立逆向運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，控制手在三維空間中的末端速度、腕部旋前和旋后、手張開度。

為了訓(xùn)練解碼器，參與者被要求1、觀察假肢在三維環(huán)境中移動(dòng)的虛擬版本，2、在聽覺的提示下想象自己執(zhí)行假肢的運(yùn)動(dòng)，包括手的平移，然后是定向，最后是命令手臂去抓取虛擬目標(biāo)。

觀察完成27次試驗(yàn)后，利用將神經(jīng)元信號(hào)與手臂運(yùn)動(dòng)學(xué)關(guān)系建立的編碼模型，得到一個(gè)最優(yōu)的線性估計(jì)解碼器。

在這個(gè)線性估計(jì)解碼器中，f表示記錄平方根轉(zhuǎn)換后的信號(hào)射頻，v表示運(yùn)動(dòng)速度，分別對(duì)應(yīng)五個(gè)維度平移維度x、y和z + 腕部旋轉(zhuǎn)θ + 抓取g，b表示給定速度維度的回歸系數(shù)，通過使用線性回歸計(jì)算得到。

然后，使用間接最優(yōu)線性估計(jì)計(jì)算解碼器權(quán)重。

通過觀察訓(xùn)練得到第一組數(shù)據(jù)之后，參與者使用從觀察數(shù)據(jù)中訓(xùn)練的解碼器重復(fù)訓(xùn)練任務(wù)，得到第二組數(shù)據(jù)。但需要注明，計(jì)算機(jī)限制解碼后的運(yùn)動(dòng)速度為理想路徑上的速度。接下來，使用第二組訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)新的解碼器。實(shí)驗(yàn)周期中，每天都會(huì)訓(xùn)練一個(gè)新的解碼器，而且所有的解碼器訓(xùn)練都是在沒有ICMS的情況下進(jìn)行的。

在處理過程中，還需要對(duì)所有射頻進(jìn)行縮放，這是由于之前的實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)表明，在假肢手接近物體時(shí)相關(guān)射頻會(huì)增加。通過這種縮放，參與者能夠更好地將手穩(wěn)定在物體附近。

最終，這個(gè)速度解碼器將被用于沒有計(jì)算機(jī)輔助的任務(wù)表現(xiàn)評(píng)估。

（介紹未完待續(xù)，請(qǐng)見下篇文章）