脑机接口破圈医疗!对五种疾病或有奇效，难怪马斯克吹爆
在马斯克“三只小猪和打游戏猴子”的推动下，脑机接口(Brain Computer Interface，BCI )技术近些年走近了大众视野。
BCI指在人或动物大脑与外部设备之间创建的直接连接，实现脑与设备的信息交换。脑机接口在大脑与外部环境之间建立一种全新的不依赖于外周神经和肌肉的交流与控制通道， 从而实现大脑与外部设备的直接交互。该技术能够在人(或其他动物) 脑与外部环境之间建立沟通以达到控制设备的目的， 进而起到监测、替代、 改善/恢复、 增强、 补充的作用。
近年来， 世界各国逐渐重视脑科学研究，相继启动各自的脑科学相关科技规划， 全球范围内大量投入对脑科学研究， 这些能够极大地增进人类对大脑如何工作以及如何治疗脑部疾病的理解。脑机接口是脑科学和类脑智能研究的重要方向， 已上升为国家的科技战略重点或力推的核心科技发展领域。随着神经科学、 生物兼容性材料、 传感器、 大数据和人工智能等技术的进步， 以及以 Neuralink 等创新技术投资公司为代表的全新研究力量的加入， 脑机接口技术进入了快速发展阶段， 在信号获取和处理、 解码算法和系统实现等关键技术领域取得了很多突破性进展。
本期的智能内参，我们推荐中国人工智能产业发展联盟的报告《脑机接口技术在医疗健康领域应用白皮书》， 分析并总结脑机接口关键技术、 脑机接口在医疗健康领域的典型应用场景和脑机接口产业发展现状。
01.脑机接口，从科幻到现实
1、脑机接口发展历程
传统或狭义的脑机接口BCI 是指利用中枢神经系统产生的信号， 在不依赖外周神经或肌肉的条件下， 把用户或被试的感知觉、 表象、 认知和思维等直接转化为动作， 在大脑( 含人与动物脑) 与外部设备之间建立直接的交流和控制通道， 其目的主要是为疾病患者、 残障人士和健康个体提供可选的与外部世界通信和控制的方式， 以改善或进一步提高他们的生活质量。
▲传统或狭义的 BCI 系统示意图
另一类 BCI称为输入式 BCI， 主要由外部设备或机器绕过外周神经或肌肉系统直接向大脑输入电、 磁、 声和光的刺激等或神经反馈， 以调控中枢神经活动， 如深部脑刺激 、 经颅磁刺激 、 经颅直流/交流电刺激和经颅超声刺激等。
▲输入式 BCI 示意图
广义的 BCI 包含上述狭义的输出式 BCI 和输入式 BCI， 实际上， 这两类 BCI均可以由神经反馈构成交互式的闭环系统(即交互式 BCI) ， 主要看是以输出式为主还是以输入式为主， 取决于所设计 BCI 的主要功效。
脑机接口的研究可以追溯至二十世纪七十年代， 经过近五十年的研究， 脑机接口技术的发展经历了三个阶段：科学幻想阶段、 科学论证阶段、 技术爆发阶段。 目前， 脑机接口技术正处于第三个阶段——技术爆发阶段。
在二十世纪七十年代至八十年代初期， 脑机接口技术处于发展的第一阶段，即科学幻想阶段， 提出了“脑机接口”这一专业术语。1977 年， Jacques J. Vidal开发了基于视觉事件相关电位的脑机接口系统， 通过注视同一视觉刺激的不同位置实现了对 4 种控制指令的选择;1980 年， 德国学者提出了基于皮层慢电位脑机接口系统。受限于当时的技术条件， 这一阶段的脑机接口研究并未取得明显进展。
在二十世纪八十年代末至九十年代末， 脑机接口技术处于发展的第二阶段，即科学论证阶段。来自美国和欧洲的少数先驱研发了首个实时且可行的脑机接口系统， 并定义了至今仍在采用的几种主要范式， 开拓了脑机接口领域。1988年， L.A. Farwell 和 E. Donchin 提出了著名且广泛使用的脑机接口范式， 即“P300拼写器”。尽管基于该范式的系统仅在健康受试者上进行了测试， 但研究表明该系统有望帮助严重瘫痪患者与环境进行通信和交互。
实际上， 当时脑机接口研究背后的主要驱动力(仍然是当前的主要动力) 正是期望将其用作运动障碍患者的新型辅助技术， 尤其是对于那些可能无法使用其他任何替代方案的患者。同年， Stevo Bozinovski 等人报道了利用脑电 alpha 波控制移动机器人， 这是首个利用脑电进行机器人控制的研究。
不久之后， 美国和欧洲的研究者都开发出了基于感觉运动节律的脑机接口系统。研究人员根据操作性条件作用开发了用于控制一维光标的脑机接口， 利用该方法， 通过向用户实时反馈感觉运动节律活动， 训练用户学会自我调节其感觉运动节律的幅度， 以实现向上或向下移动小球。
进入二十一世纪以来， 脑机接口技术处于发展的第三阶段， 即技术爆发阶段。这一阶段主要聚焦于实现脑机接口的技术路线， 发展各种各样的技术方法，以及推动脑机接口的应用。
在二十一世纪前十年， 脑机接口发展成为一个研究领域， 更多研究人员的加入推动了脑机接口迅速发展。新型的脑机接口实验范式相继涌现， 如听觉脑机接口、 言语脑机接口、 情感脑机接口、 以及混合脑机接口。在算法研究方面， 先进的脑电信号处理和机器学习算法被应用于脑机接口， 如共空间模式算法、 xDAWN 算法等。
新型的脑信号获取技术相继应用于脑机接口研究， 如功能磁共振成像测量的血氧水平依赖信号以及功能近红外光谱测量的皮层组织血红蛋白浓度被用于构建非侵入式脑机接口。此外， 单个神经元的动作电位以及皮层脑电被用于实现侵入式脑机接口系统， 针对非人灵长类动物和临床患者的侵入式脑机接口研究不断推进。
在此期间， 早期开发的脑机接口(如基于 P300 和视觉诱发电位的脑机接口) 的性能得到了明显提高， 并进行了初步的临床试验， 已证明这些系统适用于肌萎缩侧索硬化症、 脑卒中以及脊髓损伤患者。
近十年来， 脑机接口研究的规模和范围急剧扩大。在规模上， 2018 年第七届(也是最近一次) 国际脑机接口会议聚集了来自 221 个研究团队或组织的 432名参会者。第一份专门针对脑机接口领域的学术期刊——《脑机接口》 杂志于2013 年创刊， 并于 2014 年出版了第一期。国际脑机接口协会也于 2015 年成立，其宗旨是促进研发使人们能够通过大脑信号与世界交互的技术。
通过对已有研究的梳理发现， 脑机接口研究始于非侵入式脑机接口， 并且早期研究也主要集中于非侵入式脑机接口。进入二十一世纪以来， 随着神经科学、 计算科学、 材料科学的进步， 侵入式脑机接口研究进展迅速， 并取得了较好的展示效果， 但风险和成本依然很高。
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