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研究證明:機器學習可幫助癱瘓患者提供大腦活動學習控制電腦

如意 ? 來源:OFweek電子工程網(wǎng) ? 作者:學術(shù)頭條 ? 2020-09-08 14:44 ? 次閱讀
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9 月 7 日,影響因子比主刊 Nature 還高的《自然生物技術(shù)(Nature Biotechnology)》,發(fā)表了加州大學舊金山分校的一項突破性進展。

加州大學舊金山威爾研究所的神經(jīng)科學研究人員通過一個人腦控制假肢的研究證明,機器學習技術(shù)可以幫助癱瘓患者通過大腦活動學習控制電腦光標,而不需要大量的日常再訓練。

這項可以讓大腦和機器學習系統(tǒng)隨著時間推移建立穩(wěn)定“伙伴關(guān)系”的“即插即用”技術(shù)的成功,正是過去所有腦機接口(BCI)研究工作一直追求的目標。

研究證明:機器學習可幫助癱瘓患者提供大腦活動學習控制電腦

“腦機接口領(lǐng)域近年來取得了很大的進步,但由于現(xiàn)有的系統(tǒng)每天都要重新設(shè)置和校準,它們還不能進入大腦的自然學習過程。這就像讓一個人從頭開始一遍又一遍地學習騎自行車?!奔又荽髮W舊金山分校神經(jīng)學系副教授、研究資深作者、醫(yī)學博士 Karunesh Ganguly 說,“讓人工學習系統(tǒng)適應大腦復雜的長期學習模式,這在癱瘓患者身上是前所未有的?!?/p>

ECoG 電極陣列

皮層腦電圖(ECoG)陣列包括一個便利貼大小的電極墊,通過手術(shù)放置在大腦表面。它們可以長期、穩(wěn)定地記錄神經(jīng)活動,并已被批準用于癲癇患者的癲癇發(fā)作監(jiān)測。

相比之下,過去的腦機接口技術(shù)往往使用的是“針墊”式的鋒利電極陣列,這種陣列穿透腦組織能夠獲得更敏感的記錄,但隨著時間的推移,信號往往會轉(zhuǎn)移或丟失。

為了證明了 ECoG 電極陣列在腦機接口應用中的價值,Ganguly 研究團隊獲得了在癱瘓患者中長期慢性植入 ECoG 陣列設(shè)備的批準,以測試其作為長期、穩(wěn)定的 BCI 植入物的安全性和有效性。

在這項最新研究論文中,Ganguly 的團隊記錄了在四肢癱瘓患者身上使用 ECoG 電極陣列的情況。受試者還參與了一項臨床試驗,該試驗旨在測試使用 ECoG 陣列來讓癱瘓患者控制假肢手臂和手,不過在這篇新論文中,參與者使用植入物實現(xiàn)的是控制屏幕上的電腦光標。

此外,研究人員還開發(fā)了一種腦機接口算法,利用機器學習將 ECoG 電極記錄的大腦活動與用戶所需的光標移動相匹配。最初,研究人員遵循每天重置算法的標準做法。參與者首先想象特定的脖子和手腕動作,同時看著光標在屏幕上移動。

漸漸地,計算機算法開始自我更新,使光標的運動與由此產(chǎn)生的大腦活動相匹配,有效地將光標的控制權(quán)轉(zhuǎn)交給用戶。

由于患者每天都要開始這個過程,就會給在可以達到的控制水平上設(shè)置一個嚴格的限制。因為掌握設(shè)備的控制可能需要幾個小時,有時參與者甚至不得不完全放棄。

然后,研究人員切換到允許算法繼續(xù)更新以匹配參與者的大腦活動,而不用每天重新設(shè)置它。他們發(fā)現(xiàn),大腦信號和機器學習增強算法之間的持續(xù)相互作用,會在許多天內(nèi)導致性能的持續(xù)改善。最初,每天都有一些需要彌補的損失,但很快參與者就能夠立即達到頂級水平的表現(xiàn)。

“即插即用”的腦機接口

“我們認為這是試圖在大腦和計算機這兩個學習系統(tǒng)之間建立伙伴關(guān)系,最終讓人工界面成為用戶的延伸,就像他們自己的手或手臂一樣?!?/p>

研究人員表示,隨著時間的推移,參與者的大腦能夠放大神經(jīng)活動模式,它可以利用 ECoG 陣列最有效地驅(qū)動人工接口,同時消除不太有效的信號,而這一過程很像大腦學習復雜任務(wù)的過程。

他們觀察到,參與者的大腦活動似乎形成了一種根深蒂固的、一致的大腦“模式”來控制腦機接口,這種情況在日常的重置和重新校準中從未發(fā)生過。

經(jīng)過幾周的持續(xù)學習,當界面重新設(shè)置時,參與者迅速重新建立起控制設(shè)備的相同的神經(jīng)活動模式——有效地將算法重新訓練到原來的狀態(tài)。

“一旦用戶建立了控制界面的解決方案的持久記憶,就不需要重新設(shè)置,”Ganguly 說。“大腦很快就會匯聚到同一個解決方案上?!?/p>

研究表明,他們可以完全停止算法的自我更新,參與者可以簡單地每天開始使用界面,而不需要再培訓或重新校準。在沒有再訓練的 44 天里,表現(xiàn)沒有下降,參與者甚至可以連續(xù)幾天不練習,表現(xiàn)也幾乎沒有下降。

“我們一直注意到,我們需要設(shè)計出一種技術(shù),它不會被束之高閣,而是能夠切實改善癱瘓患者的日常生活?!盙anguly 說,這些數(shù)據(jù)表明,基于 ECoG 的腦機接口可以作為此類技術(shù)的基礎(chǔ)。

而這種即時“即插即用”的腦機接口技術(shù)一直是該領(lǐng)域的重要挑戰(zhàn),因為大多數(shù)研究人員使用的“針形”電極往往會隨時間移動,從而改變每個電極所捕獲的信號。而且,由于這些電極穿透腦組織,免疫系統(tǒng)往往會排斥它們,逐漸削弱它們的信號。

ECoG 陣列雖然比傳統(tǒng)植入物的敏感度低,但其長期穩(wěn)定性似乎彌補了這一缺陷。ECoG 記錄的穩(wěn)定性對于更復雜的機器人系統(tǒng)(如假肢)的長期控制可能更為重要,這也是Ganguly 研究下一階段的關(guān)鍵目標。
責編AJX

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