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科學(xué)家發(fā)明了一種深度學(xué)習(xí)算法 可以分析四肢癱瘓患者的大腦活動(dòng)

導(dǎo)讀 該算法已用于對(duì)患者前臂肌肉進(jìn)行電刺激,從而恢復(fù)肢體運(yùn)動(dòng)功能。通過(guò)腦機(jī)接口可以提高慢性癱瘓患者的生活質(zhì)量。腦機(jī)接口可以將控制運(yùn)動(dòng)的中

該算法已用于對(duì)患者前臂肌肉進(jìn)行電刺激,從而恢復(fù)肢體運(yùn)動(dòng)功能。

通過(guò)腦機(jī)接口可以提高慢性癱瘓患者的生活質(zhì)量。腦機(jī)接口可以將控制運(yùn)動(dòng)的中樞神經(jīng)系統(tǒng)電路與輔助設(shè)備(如計(jì)算機(jī)光標(biāo)或機(jī)器人設(shè)備)連接起來(lái)。最近,腦機(jī)接口(BCI)被用于繞過(guò)脊髓損傷,通過(guò)肌肉刺激直接恢復(fù)癱瘓肢體的功能。雖然這種方法有很好的前景,但在實(shí)際應(yīng)用中仍然面臨一些障礙,如準(zhǔn)確快速的響應(yīng)、提供多種功能以及根據(jù)需要進(jìn)行有效的日常重新校準(zhǔn)。

俄亥俄州巴特爾紀(jì)念研究所的邁克爾施韋默和他的同事花了兩年時(shí)間收集四肢癱瘓患者在進(jìn)行“想象的”手臂和手運(yùn)動(dòng)時(shí)的皮層活動(dòng)記錄。他們將微電極陣列植入患者的運(yùn)動(dòng)皮層,通過(guò)侵入的方式長(zhǎng)期收集患者大腦活動(dòng)的信息。這些微電極以高時(shí)空分辨率直接采樣神經(jīng)元活動(dòng)。根據(jù)這個(gè)大數(shù)據(jù)集,他們利用深度學(xué)習(xí)的方法開(kāi)發(fā)了一個(gè)腦機(jī)接口解碼器,可以準(zhǔn)確、快速、持久地運(yùn)行,學(xué)習(xí)新功能——,基本不需要再訓(xùn)練。在最近于《自然—醫(yī)學(xué)》在線發(fā)表的一份報(bào)告中,研究人員表示,該解碼器可用于控制電刺激設(shè)備,并實(shí)時(shí)恢復(fù)癱瘓的前臂運(yùn)動(dòng)。

他們指出,盡管示例患者可以讓解碼器抓取和操縱對(duì)象,但這種方法是否適合其他患者,是否能夠支持更長(zhǎng)期的實(shí)際應(yīng)用,還有待進(jìn)一步驗(yàn)證。他們說(shuō),未來(lái)的研究應(yīng)該調(diào)查是否可以從實(shí)際應(yīng)用中產(chǎn)生的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中產(chǎn)生具有類(lèi)似功能的解碼器,而不是在受控的實(shí)驗(yàn)室條件下獲得的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

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