美國腦機介面解凍漸凍症患者控制能力 3個月90%準確率

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聽上去就很科幻的腦機介面正在用於治療一些難治之症,發表在最新一期《科學進展》上的一項研究結果顯示,美國約翰斯·霍普金斯大學開發出一種治療漸凍症(ALS)的腦機介面(BCI),其能在3個月內保持90%的準確率,且無需重新訓練或重新校準演演算法。

美國腦機介面解凍漸凍症患者控制能力 3個月90%準確率

ALS是一種進行性神經系統疾病,會導致肌肉無力以及運動和語言功能喪失。今年62歲的蒂姆·埃文斯於2014年被診斷出患有該病後,有嚴重的言語和吞嚥問題。他可以慢慢說話,但大多數人很難理解他。

2022年夏天,研究人員在埃文斯的大腦表面放置了兩個皮質電圖(ECoG)網格。ECoG網格是一塊薄薄的電極(微型感測器),其覆蓋面積相當於一張郵票的大小,放置在大腦上可記錄數千個腦細胞(神經元)產生的電訊號。

BCI與經過訓練的特殊計算機演演算法一起,將大腦訊號轉換為計算機命令,這讓埃文斯能夠自由使用一組6個基本命令(向上、向下、向左、向右、進入和返回)在通訊板上的選項之間導航,並控制智慧裝置,如房間燈和流媒體電視應用程式。

美國腦機介面解凍漸凍症患者控制能力 3個月90%準確率

在整個測試過程中,研究人員發現,使用來自大腦運動和感覺區域的訊號會產生最佳結果。與嘴唇、舌頭和下頜運動相關的大腦區域對BCI的表現影響最大,且這一效果在3個月的研究中保持一致。

與許多其他BCI研究不同,新方法使用不穿透大腦的電極,研究團隊可以記錄來自大腦表面的大量神經元,而不是單個神經元。

研究顯示,隨著時間的推移,患者的反應非常穩定,不必重新訓練BCI演演算法。在不久的將來,漸凍症患者僅僅使用大腦訊號就可開燈、播放電視新聞來開啟新的一天。

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