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06-06
本文来自微信公众号“数据实践者”，作者：林戈，贺佳研究人员通过一系列猴子大脑的超声波图像可以预测运动意图。
图片来源：SUMNERNORMAN当你点击这篇文章时，你的大脑中发生了什么？换句话说，你大脑的哪些区域是活跃的，哪些神经元正在与其他神经元“交谈”，以及它们共同向你的肌肉发送什么信号？如何将神经活动映射到相应的行为是神经科学研究人员开发脑机接口（BMI）的重要研究方向。
密切相关的人机界面用于读取和解释大脑活动并将指令传输到计算机或机器。
虽然这听起来很科幻，但现有的 BMI 结果已经可以将瘫痪者与机械臂连接起来，解释人的神经活动和意图，然后相应地移动机械臂（加州理工学院团队也做了类似的进展）。
然而，这种类型的 BMI 进展仍然需要使用硬件设备来读取神经活动的侵入性脑部手术。
直到最近，神经科学顶级期刊Neuron在网上发表了一项激动人心的研究：科学家团队实现了利用超声波读取猴子大脑，并成功预测其运动意图。
参与这项研究的机构包括加州理工学院和T C Chen脑机接口中心。
研究通讯员之一是陈天桥-雒芊芊脑机接口中心主任理查德·安德森教授。
该论文的标题是使用功能性超声神经影像对运动意图进行单次试验解码。
《科学》报道了这一进展：这为“更具侵入性的脑机接口”铺平了道路。
“这项研究将超声波技术引入脑机接口领域，这是令人惊奇的，”未参与这项研究的斯坦福大学神经科学家 Krishna Shenoy 说。
利用非人类灵长类动物大脑中的脉管系统进行非侵入性成像。
图片来源：SUMNERNORMAN的超声波“读脑”具体来说，研究团队利用超声波成像来预测猴子眼睛/手的运动信息，并根据这些信息生成机械臂或计算机光标指令。
改进这种方法可以为瘫痪患者提供一种无需穿透大脑即可控制假肢的新方法。
“由于神经损伤或疾病而失去活动能力的人通过侵入性脑机技术获得了活动能力。
不幸的是，只有少数最严重瘫痪的人有资格并愿意在大脑中植入电极。
功能超声是一种令人兴奋的新方法，可以记录详细的大脑活动而不损伤脑组织。
我们正在突破超声神经成像的极限，并对它如何预测运动感到兴奋。
最重要的是，fUS是一项年轻的技术，潜力巨大。
这是将高性能、低侵入性 BMI 带给更多人的第一步，”该论文的第一作者 Sumner L. Norman 说。
这种先于超声波在医学中应用的发展并不罕见。
医生长期以来一直使用该技术对内部器官进行成像，例如利用其反射来指示体内不同组织和液体之间的边界，这是研究人员大约十年前发现的。
一种利用超声波进行脑部成像的方法，称为 fUS（功能性超声波）。
该方法使用宽而平坦的声平面而不是窄波束，使其能够比传统超声波更快地捕获大面积的声音。
与功能磁共振成像（fMRI）一样，fUS可以通过测量血流的变化来指示神经元活动和能量消耗时间。
它的图像比功能磁共振成像具有更高的分辨率，并且受试者不需要躺在一张巨大的床上。
扫描器。
加州理工学院神经科学家理查德·安德森（Richard Andersen）表示，这项技术仍然需要去除一小块头骨，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屏障。
该论文的作者。
大脑的保护膜。
fUS 可以在不穿透组织的情况下读取大脑深处的区域活动。
然而，这意味着牺牲一些速度和准确性。
加州理工学院的生化工程师米哈伊尔·夏皮罗 (Mikhail Shapiro) 表示，fUS 提供的信号看起来比电极读数“不那么直接”，因此这就引出了一个问题：当意图产生时，这些图像到底包含多少关于大脑的信息？神经活动，但是产生的信号中是否有足够的信息来允许计算机解码预期的运动？为了找到答案，研究人员在两只恒河猴的头骨中植入了尺寸和形状大致相同的小型超声波传感器。
该设备通过电线连接到计算机，将声波以微米分辨率（单个神经元大小约为 10 微米）引导到后顶叶皮层（大脑中与运动意图相关的区域）。
为了绘制精确区域的大脑活动图，研究人员训练猴子将注意力集中在屏幕中央的一个小点上，同时另一个小点闪烁到屏幕的左侧或右侧。
当中心点消失时，动物们继续这样做。
将目光移近闪光点是很自然的事情。
在另一组实验中，猴子需要用手操作操纵杆来完成上述动作。
接下来，研究人员希望了解记录的 fUS 图像中与活动相关的变化是否可以用来解码非人类灵长类动物的意图，然后使用机器学习算法来处理超声成像数据和相应的任务。
该算法将负责学习哪些大脑活动模式与哪些任务相关。
一旦算法经过训练，研究人员将向其展示从非人类灵长类动物收集的实时超声数据。
然后计算机算法将超声波数据转化为对猴子意图的猜测。
算法可以确定动物何时准备好采取行动，并显示猴子是否计划移动眼睛或伸出手臂。
结果显示，眼球运动的预测准确率约为78%，而手部运动的预测准确率约为89%。
先前的研究使用猴子大脑的 fUS 数据来重建动物所看到的内容或它们的眼球运动。
但要做到这一点，需要对长时间或多次运动中收集的信号进行平坦化。
在这项新研究中，研究人员收集了足够的数据，以便在猴子每次打算移动时做出预测。
真正可用的脑机接口还远吗？据加州理工学院介绍，这项合作研究源于Shapiro邀请FUI领域先驱Mickael Tanter教授来加州理工学院举办研讨会。
事实上，加州理工学院的脑机接口研究是世界一流的。
对于中国普通民众来说，这种认可恐怕与一位顶级富豪的名字——陈天桥有关。
图片来源：陈氏夫妇提供 无独有偶，就在这项研究发表前不久，国内互联网大亨黄峥宣布退休，全身心投入生命科学领域。
在他之前，对生命科学投资有如此决心和态度的最杰出互联网人物是陈天桥。
这位前互联网大王、中国首富在2016年做出了震惊业界的决定：在生命科学领域投资1.15亿，并向加州理工学院捐赠1.15亿建立陈天桥雒芊芊学院（TCCI）促进脑科学。
研究。
随后，TCCI与加州理工学院共同建设了陈天桥-雒芊芊脑机接口中心。
“人类多年的发展并没有解决大脑和宇宙两个问题。
”陈天桥曾阐述投资脑科学的初衷。
同样是在2009年，马斯克也进入了该领域，但以商业公司的形式，建立了Neutralink。
2017年，该公司还高调召开发布会，公布阶段性成果（参见《数据从业者》报道：马斯克首场NeuraLink发布会，我们该如何批判性地看待？），给脑机接口带来了前所未有的关注技术。
甚至让大众对于这项技术的落地时间表的期待值大大增加。
那么，这一研究进展是否会加速这个“时间表”呢？ Shenoy 表示，考虑到响应速度和可解码动作的复杂性，fUS“在接近现有植入技术的水平之前还有很长的路要走”，因为不仅是左或右，电极植入技术还具有解码意图现在可以完成多个方向的手臂运动。
下一步的关键是利用计算机的实时预测来控制机器人手臂或光标。
马克斯·普朗克神经生物学研究所的神经科学家艾米莉·马塞补充说，速度是功能超声的“固有缺陷”，因为血流信号比电信号慢。
她指出，研究人员花了大约 2 秒钟的时间来解读猴子移动的意图。
Macé对这些技术的未来发展提出了一些想法，包括用3D成像代替平面成像以收集更多的组织信息。
“这项技术的潜力尚未完全发挥出来。
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