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医药卫生英译中翻译样稿
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脑机界面的进展_美国国家工程院2011年美国工程前沿研讨会上宣读的论文(节选)_中文译文_20120027-8

脑机界面的进展

 

埃里克C 鲁塔德

华盛顿大学
 
摘要
作为一种现实可能的技术,计算机解码大脑信号以推断人类主体的意图,进而通过机器直接演绎这些意图的概念正在不断出现。众所周知,这些设备的类型是脑机界面或BCIs。通过加强他们与环境互动和交流的能力,神经义肢技术的进展可对运动障碍患者产生重大意义。典型地,设备控制经常研究和利用的皮质生理机能已成为主要运动皮质的大脑信号。到目前为止,这一经典的运动生理机能已是证明BCI控制潜在效能的一个有效基质。然而,如今皮质生理机能的新兴研究坚持进一步加强我们对皮质生理学人类基础意图的理解以及提供更为复杂的脑源性控制的进一步信号。本文中,我们讨论了BCIs的当前状态并详述了新兴研究的趋势以期未来加大临床应用。
简介
作为运动障碍患者的真正选择,大脑可被直接访问以允许人类独自控制外部设备的概念正在不断兴起。该研究领域(即神经义肢技术)致力于寻求创造名为脑机界面(BCIs的设备。该设备可获得大脑信号并将其转换为机器指令,从而反映用户的意图。在过去的20年内,从基础神经科学发现到初始转化应用,该领域进展迅速。Georgopoulus和Schwartz发现的具有重大影响的事件是指运动皮质的神经元,作为群体来看时,可以预测猴子手臂运动的方向和速度(Georgopoulos等,1982,1986;Moran和Schwartz等,1999)。随后的几十年内,这些发现被转化为猴子脑源性控制的增加水平以及初步的人类临床试验(霍克伯格等,2006;泰勒等,2002)。脑源性控制对神经义肢应用的进展至关重要,而脑源性控制又依赖于对皮质生理机能(编码意图信息)的新理解。近年来,皮质如何编码运动和非运动意图的新兴理解、感官知觉及皮质可塑性在设备控制中发挥的作用引导了大脑功能和BCI应用的新见解。这些新发现进一步拓展了神经义肢技术在控制能力和服务患者人数的潜力。本文中,我们将详述当前的BCI模式和BCI非运动领域应用的新兴研究并评估其潜在的临床影响。
脑机界面:定义和重要特征
BCI是独立解码来自大脑活动的人类意图的一种设备,旨在为严重运动障碍患者创造另一种沟通渠道。更明确地,BCI不需要“周围神经和肌肉的脑部正常输出途径”来促进患者与其所处环境互动(霍尔伯等,2000,2002)。现实生活中的案例将建议四肢瘫痪患者利用个别神经元衍生的信号控制显示屏的光标,同时不需明显的活动(这些信号记录在主要运动皮质中)。需着重强调这一点。一个真正的BCI会为大脑创建一个全新的输出途径。
作为一个新的输出途径,用户必须反馈以提高如何转换电生理学信号的性能。与新运动技能(如,学打网球)的开发类似,受试者的神经输出必须连续变化。输出应与既定行为的反馈信息相匹配,这样受试者的输出(挥动网球拍或改变大脑信号)就可反过来优化既定目标(使球过网或向目标移动光标)的性能。因此,大脑必须改变其信号以提高性能,但,此外,BCI也可适应用户大脑的变换环境以进一步优化运转能力。无论是对用户还是计算机,这种双重适应均需要一定水平的培训和学习曲线。计算机和受试者适应能力越强,控制所需培训的时间越短。
BCI平台的实用功能有四个重要因素(图1):
1、信号采集、BCI系统记录的大脑信号或信息输入;
2、信号处理、原始信息转换为有用的设备指令;
3、设备输出、公开指令或BCI系统管理的控制功能,和
4、操作协议,系统改变、开启和关闭的方法(霍尔伯等,2002)。
所有这些因素共同参与以体现用户在其所处环境中的意图。
信号采集是大脑的电生理状态的一些实时测量。对大脑活动的测量通常通过电极记录,但这绝不是一个理论要求。这些电极可是侵入性或非侵入性的。最常见的信号类型包括脑电图(EEG)、皮层的脑电活动记录(艾尔伯特等,1980;法韦尔和Donchin等,2003;弗里曼等,2003;Pfurtscheller等,1993;萨特等,1992;维达尔等,1977);皮层脑电图(ECoG;鲁塔德等,2004, 2005),头骨的脑电活动记录(鲁塔德等,2004, 2005;沙尔克等,2004a);场电位,监控薄壁组织大脑活动的电极(安德森等,2004);以及“信号单位”—监控个体神经元动作电位放电的微电极(Georgopoulos等,1986;Kennedy和Bakay,1998;Laubach等,2000;Taylor等,2002)。按照解剖学和取样人群,图2显示了各种信息平台之间的关系。一旦获得,信号即被数字化并发送到BCI系统以进行进一步询问。
 
BCI的重要特征和组成。脑机界面平台的实用功能有四个重要因素:(1)信号采集、BCI系统记录的大脑信号或信息输入;(2)信号处理、原始信息转换为有用的设备指令;(3)设备输出、公开指令或BCI系统管理的控制功能,和(4) 操作协议,系统改变、打开和关闭的方法,以及用户或技术助理调整前三个步骤的参数以将意图转化为指令的方式。所有这些因素共同参与以体现用户在其所处环境中的意图(沙尔克等,2004b)。来源:鲁塔德等(2009)。
BCI操作的信号处理部分有两个基本功能:特征抽取和信号变换。第一个功能从总信号中提取重要的、可识别的信息,第二个功能则将此可识别的信息转换为设备指令。原始信号转换为有意义的信号的过程需要一组复杂的分析。这些技术包括频率功率谱评估、事件相关电位、EEG或ECoG信号分析的交叉相关系数以及个体神经元动作电位的定向余弦调谐(Levine等,2000;Moran和Schwartz等,1999a;Pfurtscheller等,2003)。这些方法的推动将确定电生理事件和给定的认知或运动任务之间的关系。例如,记录ECoG信号后,BCI系统必须认识到电气节奏(特征提取)发生了信号更改并将此更改与特定的光标移动联系起来(转换)。如上所述,信号处理必须是动态的以适应用户的内部信号环境变化。对于实际的设备输出,这是BCI实现的公开行动。前一个例子中,这可导致显示屏上的光标移动;其它可能是选择通讯字母、控制机械臂、驱动轮椅或控制其它固有的生理过程,例如移动自己的肢体,或肠和膀胱括约肌控制(Leuthardt等,2006a)。
 
BCI信号。BCI应用的三大类信号及其相对大脑的解剖部位和各自的覆盖层。EEG,脑电图;ECoG,皮层脑电图。来源:Leuthardt等(2009)。
实际应用的一个重要考虑因素是总体操作协议。这是指用户如何控制系统运转的方式。这个“如何”包括开启或关闭系统、控制反馈类型和速度、系统执行命令的速度及各种设备输出之间的转换。这些元素对这些设备实际应用的BCI运行至关重要。目前在大多数的研究协议中,这些参数由研究院设定,即研究员开启和关闭系统,调整相互作用速度或定义非常有限的目标和任务。在非结构化的应用环境中,这些都是需用户自己能够做的事情。
当前BCI平台
目前,已提出的可能用于临床应用的BCI平台有三大类。这些种类主要由大脑控制信号源确定。第一类使用从头皮获取脑信号的EEG。第二类,即“单机系统”,使用可以检测个别神经元动作电位放电的内壁薄壁组织微电极。第三类是中间形态,电极从皮质表面直接(硬脑膜上或下)获取信号。从控制水平、外科因素和目前服务的临床人群等方面对每个平台的当前状态进行了简略综述。
EEG-BCI系统
EEG-BCIs采用的是从头皮记录的电活动(Birbaumer等,1999;Blankertz等,2006;Farwell和Donchin,198;Kubler等,2005;McFarland等,1993,2008a;Millan等,2004;Muller等,2008;Pfurtscheller等,1993,2000;Sutter,1992;Vaughan等,2006;Wolpaw和McFarland,1994,2004;Wolpaw等,1991)。大多数BCI人类研究都使用EEG,可能是因为这种记录方法简便、安全且成本低。
EEG的空间分辨率相对较差,这是因为大部分脑域必涉及到产生必要的可检测信号(Freeman等,2003;Srinivasan等,1998)。尽管有这个局限性,与BCI研究相关的信号仍可在EEG中发现,这包括感觉运动皮质产生的μ(8-12Hz)或β(18-25Hz)节奏的调制。这些节奏显示了与运动和运动表象相关的非特异性变化。变化不包含关于运动细节的特定信息,例如手臂运动的位置或速度。这可能是一个重要的局限,因为与特定运动参数相关的信号通常应用于基于动作电位放电速率的BCI系统。EEG记录的另一个问题是检测到的振幅都很小。这易使EEG记录受依据脑外源(如肌肉收缩产生的肌电信号)信号而创造的人工产品的影响。尽管有这些潜在的限制问题,EEG-BCIs仍显示可以支持比通常假设更高的性能,包括计算机光标的二维(McFarland等,2008a;Wolpaw和McFarland,2004)及甚至三维的准确控制(McFarland,2008b)。截至目前,对于严重运动障碍患者,BCI技术的绝大多数临床应用已被证实均是采用EEG记录(Kubler等,2005;Nijboer等,2008;Vaughan等,2006)。最后,这种信号鲁棒性的内在缺陷可能对BCI系统在真实环境中的慢性应用具有重要意义。基于EEG的BCI系统通常需要大量的实质性培训以实现准确的一维或二维设备控制(分别约为20-50个30分钟的培训课程),即使一些报告指出培训需求是较短期的(Blankertz等,2006)。 噪音敏感性和长期培训等缺点是EEG-BCI系统的广泛临床应用可扩展性的根本限制因素。
总之,已证实EEG可支持比常规假设更高的性能,且目前是切实帮助瘫痪患者的唯一方式。然而,由于其重要局限性,目前尚不清楚实验室和临床环境的EEG-BCI系统性能可进一步加强的程度。
单神经元系统
单纯从工程观点出发,从大脑提取电信号的最佳方法是直接将一系列小记录电极放置在皮层中(1.5-3mm)以记录个别神经元的信号。这实质上也是单机动作电位BCI系统做的事情,而在有限的时间内,它们在猴子(Carmena等,Serruya等,2002;Taylor等,2002;Velliste等,2008)和人类(Hochberg等,2006;Kennedy和Bakay,1998)身上的实验也是非常成功的。为提取单机活动,将尖端直径约为20μm的小微电极插入到脑实质中,在这里,距离为10-100μm的个别神经元的相对较大的细胞外脉冲被记录。这些信号通常在300-10000Hz范围内带通滤波,然后通过脉冲鉴别器测量动作电位时间事件。个别神经元的放电速率以10-20毫秒二进制计算并被“解码”以提供高保真预测进而控制计算机光标或机器人端点运动学(Georgopoulos等,1986;Moran和Schwrtz,1999b;Wang等,2007)。考虑到其高空间分辨率(100μm)及高时间分辨率(50-100Hz),可以说该形态提供了BCI应用的最高控制水平。
不幸的是,单机BCI系统存在两个主要问题。首先,电极必须刺入实质,在这里电极造成局部神经和血管损伤(Bjornsson等,2006)。其次,单机动作电位电极对封装非常敏感。脑实质中渗透装置的插入损坏了神经元和脉管系统,这可引发一系列的活性细胞反应,通常为小胶质细胞和星形胶质细胞的激活及其向植入部位的迁移(Bjornsson等,2006)。装置的继续存在促进鞘的形成;鞘由部分反应性星形胶质细胞和小胶质细胞组成(Polikov等,2005;Szarowski等,2003)。该反应性鞘可能会有许多有害反应,包括神经细胞死亡和组织阻抗力增强;该阻抗力可将装置与周围神经组织电隔离开(Biran等,2005;Szarowski等,2003;Williams等,2007)。新生物材料包衣和或局部给药系统(可能减少对植入式电极的异物反应)的研究正在进行中,但直至目前,距其投入临床应用仍很遥远(Abidian和Martin,2008;Seymour和Kipke,2007;Spataro等,2005)。解决这些问题前,开发基于单机活动的长期BCI系统仍然具有局限性。
皮层脑电图系统
在过去五年内,作为临床应用的更实际和更稳健的平台,ECoG已逐渐获得BCI的青睐。如上所述,EEG和单机系统均妨碍了大型临床应用。这,或是因为EEG的用户培训时间较长及差信噪比,或因为无法维持与目前单机结构一致的信号(Bjornsson等,2006;Szarowski等,2003分;Wolpaw和McFarland,2004)。ECoG的使用已断定是对实际执行的理想权衡(Leuthardt等,2004)。与EEG相比,该信号实际上更稳健。其量级通常是五倍大,空间分辨率更大(对EEG,0.125:3.0cm),频率宽度显著提高(对EEG,0-500Hz:0-40Hz)(Boulton等,1990;Freeman等,2003;Srinivasan等,1998)。特别值得注意的是,访问高频宽度需有符合BCI操作的特别有用的信息(Gaona等,2011)。许多研究证实不同的频带携带的皮质处理信息是特定的且结构不同。名为μ(8-12Hz)和β(18-25Hz)的低频带可用EEG检测到,一般认为其是由丘脑皮层电路产生的,并会显示与实际或想象运动相关的振幅的大幅下降(Huggins等,1999;Levine等,1999;Pfurtscheller等,2003;Rohde等,2002)。只可用ECoG感知到的高频率带,即γ活动,一般认为是由较小的皮质元件产生的。γ活动显示了与猴子模型的主要运动皮质的调谐皮质神经元的动作电位放电的密切关系((Heldman等,2006)。此外,这些高频变化与人类的语言和运动功能的若干方面有关(Chao等,2010;Crone等,1998,2001a,2001b;Gaona等,2011;Leuthardt等,2004;Schalk等,2007)。除高级信息外,因为大电极记录的ECoG信号不能渗透大脑,这些结构应具备更高的长期临床耐用性。一些病理和临床证据可证明ECoG传感器具有良好的长期稳定性。例如,在猫、狗和猴子模型中,长期硬膜下植入体显示了最小的皮质或软脑膜组织反应并能维持长期的电生理记录(Bullara等,1979;Chao等,2010;Loeb等,1997;Margalit等,2003;Yuen等,1987)。此外,用于长期硬膜下电极监控癫痫识别和败育的植入式NeroPace装置的人类前期研究经证明也是稳定的(Vossler等,2004)。
BCI应用的ECoG使用首先在需要侵入性监测的无运动障碍的顽固性癫痫患者身上进行了研究。与EEG-BCI系统类似,ECoG方法主要集中于运动皮质的感觉运动节奏变化的使用。不过,使用ECoG访问高频γ节奏与EEG是不同的。关于培训需求和多维控制,这些高频节奏的采用提供了一个显著优势。2004年,Leuthardt等展示了在闭合回路控制中第一次使用ECoG进行一维光标控制任务,同时培训需求是最小的(30分钟内)。其它实验中,相同组和其它组证明了特定的频率变化将编码关于手部和手臂运动的具体信息(Leuthardt等,2004;Pistohl等,2008;Sanchez等,2008;Schalk等,2007)。2006年,Leuthardt等进一步证明了使用硬膜外腔信号的EcoG控制也是可能的(Leuthardt等,2006b)。Schalk等(2008)证明ECoG信号可用于二维控制,且性能在使用侵入性单机系统前所显示的范围内。鉴于电极阵列覆盖皮质的大部分区域,所以若干研究小组开始探索交替的认识形式及其皮质生理学以扩展BCI装置控制。Felton等(2007)表明,除运动想象外,感官意象也可用于装置控制。同一研究小组也证明训练听觉皮质可以获得简单的光标控制(Wilson等,2006)。Ramsey等(2006)表明高级认知功能,如背外侧脑前额叶皮层的工作记忆,也可用于有效的设备操作。最近,Leuthardt等证明源自语音网络的音素内容也能用于简单的装置控制。
综上所述,这些研究表明了ECoG信号携带了高水平的特定皮质信息,并且这些信号可以让用户快速有效地获得控制。值得注意的是,迄今为止,这些控制范例并未延伸至运动障碍患者。关于脊髓损伤或ALS(肌萎缩侧索硬化)如何影响这些皮质信号,目前尚未明确测试。
结论
神经义肢技术领域发展迅速。人们开始理解支持人脑编码意图方式的皮质生理学。这将对各种形式的运动障碍患者的扩张功能产生重大影响。随着研究超越运动生理学,如今神经义肢技术领域在服务临床人群的容量和多样性方面也有了进一步扩大。因为皮质生理学涉及到运动功能、语言功能和可塑性,因此对其的深入理解也可提供更高水平的复杂性脑源控制。考虑到这些技术在过去几十年内的迅速发展及计算机处理速度的迅速提升,信号分析技术、新型生物材料的新兴观点和神经义肢植入体有望在不久的将来如今天的深入脑刺激器一样普遍。该技术的临床到来将会开启神经修复外科和新人机界面的新时代。
 
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