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脑机接口(brain-computer interface,BCI),有时也称作“大脑端口”direct neural interface或者“脑机融合感知 [1]  ”brain-machine interface,它是在人或动物脑(或者脑细胞的培养物)与外部设备间建立的直接连接通路。在单向脑机接口的情况下,计算机或者接受脑传来的命令,或者发送信号到脑(例如视频重建),但不能同时发送和接收信号。而双向脑机接口允许脑和外部设备间的双向信息交换。 展开全文
脑机接口(brain-computer interface,BCI),有时也称作“大脑端口”direct neural interface或者“脑机融合感知 [1]  ”brain-machine interface,它是在人或动物脑(或者脑细胞的培养物)与外部设备间建立的直接连接通路。在单向脑机接口的情况下,计算机或者接受脑传来的命令,或者发送信号到脑(例如视频重建),但不能同时发送和接收信号。而双向脑机接口允许脑和外部设备间的双向信息交换。
信息
外文名
brain-computer interface
简    称
BCI
中文名
脑机接口
也    称
大脑端口
脑机接口概述
在该定义中,“脑”一词意指有机生命形式的脑或神经系统,而并非仅仅是“mind”。“机”意指任何处理或计算的设备,其形式可以从简单电路到硅芯片。对脑机接口的研究已持续了超过40年了。20世纪90年代中期以来,从实验中获得的此类知识显著增长。在多年来动物实验的实践基础上,应用于人体的早期植入设备被设计及制造出来,用于恢复损伤的听觉、视觉和肢体运动能力。研究的主线是大脑不同寻常的皮层可塑性,它与脑机接口相适应,可以像自然肢体那样控制植入的假肢。在当前所取得的技术与知识的进展之下,脑机接口研究的先驱者们可令人信服地尝试制造出增强人体功能的脑机接口,而不仅仅止于恢复人体的功能。这种技术在以前还只存在于科幻小说之中。
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  • 脑机接口

    2021-04-12 00:40:30
    注:本文内容收集于互联网,如有版权问题,请联系博主。什么是脑机接口脑机接口(Brain Computer Interface,BCI [4] ),指在人或动物大脑与外部设备之间...

    原文地址

    注:本文内容收集于互联网,如有版权问题,请联系博主。

    什么是脑机接口?

        脑机接口(Brain Computer Interface,BCI [4]  ),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。这一概念其实早已有之,但直到上世纪九十年代以后,才开始有阶段性成果出现。

    2008年,匹兹堡大学神经生物学家宣称利用脑机接口,猴子能用操纵机械臂给自己喂食。2020年8月29日,埃隆·马斯克自己旗下的脑机接口公司找来“三只小猪”向全世界展示了可实际运作的脑机接口芯片和自动植入手术设备。

    脑机接口公司随心进展,猴子用意念玩游戏

        Neuralink是一家由埃隆·马斯克(Elon Musk)创立的公司,研究对象为“脑机接口”技术。“脑机接口”就是将极小的电级植入大脑,利用电流让电脑和脑细胞“互动”。

    2021年2月2日,特斯拉及SpaceX创始人埃隆·马斯克(Elon Musk)表示,他的脑机接口技术初创公司Neuralink正在与美国食品和药物管理局(FDA)进行密切沟通。马斯克说,“如果进展顺利,我们可能会在今年晚些时候进行初步的人体试验。

    参考文章:

    https://baike.baidu.com/item/%E8%84%91%E6%9C%BA%E6%8E%A5%E5%8F%A3/7864914?fr=aladdin

    https://baijiahao.baidu.com/s?id=1696544607929218272&wfr=spider&for=pc

    https://baike.baidu.com/tashuo/browse/content?id=eca9aca486dc7b4ed4278871&lemmaId=6119876&fromLemmaModule=pcBottom

    https://baike.baidu.com/item/%E8%84%91%E6%9C%BA%E6%8E%A5%E5%8F%A3%E6%8A%80%E6%9C%AF/6119876?fr=aladdin

    https://baijiahao.baidu.com/s?id=1667625997968239222&wfr=spider&for=pc

    https://www.sohu.com/a/355556207_559393

    https://baijiahao.baidu.com/s?id=1583642536813927311&wfr=spider&for=pc

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  • 从运动脑机接口到情绪脑机接口(1) ——运动脑机接口 用于运动功能恢复的脑机接口 闭环控制的理念推动了脑机接口解码器的发展。包括调整解码器的构造和训练方式以及引导感觉运动脑机接口形成新的控制通路(图2)。...

    从运动脑机接口到情绪脑机接口(1)

    ——运动脑机接口

    用于运动功能恢复的脑机接口
    闭环控制的理念推动了脑机接口解码器的发展。包括调整解码器的构造和训练方式以及引导感觉运动脑机接口形成新的控制通路(图2)。类似于我们学习新的自然技能,用户可以通过改变神经表征来学会控制脑机接口,这一过程就是神经适应。从闭环控制的角度出发,我们通过解码器引导脑机接口去适配神经适应。在侵入式运动脑机接口中可以记录多个尺度的神经信号(专栏1),我们重点放在使用神经脉冲信号的解码器上。

    基于闭环控制原理的解码器设计。 脑机接口设计的第一步是训练解码器(图2a)。一旦选择了解码器的模型结构(专栏1),就要在一个训练时段内估算出模型参数,将神经活动回归到运动意图上。一种训练解码器的方法是让用户移动手臂或想象手臂运动的同时记录神经活动。这是一种开环的,在训练时用户并不控制脑机接口也没接收反馈。
    在这里插入图片描述
    图2a

    开环训练的前提假设是自然运动和脑机接口运动的神经表征是相似的。但是在脑机接口中,用户控制执行器的动力学过程与控制生物手臂是不同的,表现在没有触觉或本体感觉反馈而只有视觉反馈,而且用来驱动运动的神经元数量也非常有限。从闭环控制角度来看,以上差异可能导致这两种情况下的神经表征是不同的。于是在闭环脑机接口的操作中加入了对解码器进行训练(即适应)的过程,即闭环解码器适应。在这种方法中,当用户控制执行器向指定的视觉目标运动时(图1a),可以利用神经活动和运动意图(通常是速度意图)间歇或连续地调整解码器参数(图2a)。这种方法可以大幅提高脑机接口的性能。最近的研究还表明,使用较快的解码器自适应时标可以加快实现精确控制,例如,使用点过程自适应解码器可以进行单个脉冲事件驱动的参数更新(专栏1)。

    解码器自适应中的一个主要问题是如何在训练期间估算运动意图(专栏3)。从简化训练出发可以先估计运动方向,比如假设用户打算直接朝运动目标前进。这种方法确实提高了卡尔曼滤波器脑机接口的性能(专栏1)。最近有研究通过建立脑机接口最佳反馈控制模型来估算意图,该模型通过同时估算运动意图的方向和速度(专栏3),提升了点过程脑机接口的性能(专栏1)。

    从闭环控制的角度可以预测脑机接口的感觉运动通路的一些属性会影响用户的控制效果(图2b)。比如解码未来的运动趋势或减少卡尔曼滤波器内神经脉冲计数的窗口宽度可以缩短脑机接口感觉运动延迟,从而提高控制效果。同样,更快的脑机接口控制速率和反馈速率(将控制命令发送到执行器的频率以及接收反馈的频率)与点过程脉冲解码器配合使用,也能增强脑机接口的控制效果。最近开发的多尺度解码器,结合了场电位与脉冲信号而且能保证快速的控制和反馈速率。它既能在较慢的时间尺度上从连续的场电位信号中获取信息,又能同时在毫秒级尺度上对二进制的神经脉冲信号解码(专栏1) 。
    在这里插入图片描述
    图2b

    在脑机接口中进行学习和神经适应。闭环控制思想还强调了通过结合由学习介导的神经适应与解码器的自适应来提升脑机接口的性能(图2a)。学习控制脑机接口过程中的神经适应是由感觉和奖励反馈驱动的。早期研究发现,尽管解码器每天都是重新训练的,但控制性能却一直在提升。后来是采用一个固定的解码器对动物进行练习,这个解码器在多天里都是将同一群神经元的活动转换为运动状态。这种方式强化了脑机接口的控制技能,并形成了对运动高度稳定的神经表征。这个神经表征不受学习其他解码器过程的干扰并且能很快回忆起来,类似于自然运动技能的学习效果。

    但是,较长时间维持记录的神经元群的稳定是比较困难的,而且学习固定解码器也需要较长时间(几天)。那么我们能否把较快的解码器自适应功能与较慢的神经自适应功能结合起来加快技能学习呢?最近研究发现,即使在记录的神经元群持续变化的情况下主要通过解码器自适应提升了性能,神经自适应过程也是存在的,而且对熟练度的提升也有贡献。这项研究指出解码器和记录的神经元群的渐变过程是借助解码器自适应形成技能的原因,而且两种自适应过程都参与了。

    运动脑机接口用于研究控制和学习的神经机制

    运动脑机接口是建立了一个简化的感觉运动环路。用来控制运动的神经元群是直接限定的,解码器决定了神经活动到运动的映射关系,指示了执行器的动态过程也能把不同的感觉反馈模态分离开(例如视觉和本体感觉)。由于脑机接口可以精确地操纵这个环路中的每个元素,非常适合进行控制和学习机制的研究。

    解码器的操作揭示了脑机接口学习的机制。我们通过脑机接口能够研究输出神经元的活动(直接用来驱动解码器)与其他感觉运动区域的相互作用是如何因学习新的解码器而被改变的(图2b)。解码器的操作过程揭示了脑机接口学习的两种可能的神经机制。首先,学习可以利用解码的运动作为反馈(即神经反馈)直接在单个神经元水平上改变输出神经元群的活动来实现运动目标。其次,学习可以先搜索已有的与自然运动有关的神经活动模式集,然后将它们与新的运动意图关联起来。两者主要区别是前者可以生成新颖的神经表征,后者则不能。

    有多项研究支持第一种机制。受试者可以学习输出神经元活动与行为之间任意的映射关系。脑机接口学习使输出神经元的活动与附近的神经元产生不同的变化。即使输出神经元在脑皮层中,脑机接口学习也会使皮质-纹状体相互作用发生变化。

    有一些研究也支持第二种机制。当在解码器中改动运动皮层神经元的方向调谐并产生视动旋转时,神经表征的主要变化都可以用重命名策略来解释:已有的活动模式现在对应于移向一个不同的旋转过的目标位置。同样,在顶叶区域中,在学习过程中输出神经元和附近神经元活动的变化是相关的,用重命名也能充分解释。最近的研究通过信息降维来研究M1神经元群体的学习过程,并用一个低维流形来表征高维群体活动(每个维对应一个神经元)的演化过程。学习用被改动的解码器做控制时,当要用的被改动的活动模式在原始固有流形内部时,比在外部的会更容易。这表明学习是由已有的神经群集完成的。此外,被试者是通过在流形内部将已有的活动模式与不同的运动意图间建立新关联来学习的。导致重关联的变化可能在M1的上游就发生了,比如M1的输入已经产生改变。

    虽然这两种学习机制似乎不一致,但有证据表明它们可以同时发生,只是时间范围不同。在从事学习的1-2小时内,就能观察到现有神经库的重关联现象,这与运动适应机制是一致的。而输出神经元个体活动的变化涉及长到几天的学习过程,这与技能学习的机制是一致的。先前的研究表明,适应和自然运动学习分别由基于模型的和无模型的计算机制主导。在基于模型的机制中,运动表现的提高是由环境的内部模型指导的。内部模型是由模型预测与运动指令的实际感觉结果间的误差经验习得的。相反,无模型机制是通过试错法学到哪些命令可以产生成功的输出从而直接指导控制命令的选择,因此速度较慢。基于模型的机制在计算上比无模型机制复杂得多但很灵活。这些计算机制是否也是脑机接口学习的基础呢?比如现有神经库的重关联可能与基于模型的机制更加一致,因此速度更快,而单个神经元学习可能与无模型机制更加一致。

    反馈和控制通路操纵。脑机接口可用来研究感觉反馈在控制和学习中的作用(图2b)。最近一项脑机接口研究使用速率无关的点过程解码器在不更改解码器的前提下独立地操作控制和反馈速率(图2b和专栏1)。即使在反馈速率不变的情况下,提高控制速率也能显著改善控制效果,而增加反馈速率可以进一步提高控制效果,这表明脑机接口与自然运动控制一致,是同时使用基于内部模型的前馈和反馈控制策略的。另一项研究发现了脑机接口控制神经活动内部模型的证据,该模型可以补偿感觉反馈延迟。

    脑机接口也可以使视觉和本体感受反馈的作用分离。一项研究表明,当手臂被动与脑机接口运动做一致运动时,通过在视觉反馈中增加本体感受可以提高表现。先前的研究还开发了双向脑机接口,通过对体感皮层进行微刺激提供人工触觉反馈,从而指导脑机接口控制(表1)。最近的工作展示了通过对肌肉或脊髓刺激的方式对自然肢体进行脑机接口控制,这也是操纵控制通路的方法。

    专栏1 |侵入式脑机接口中的神经解码器和动态潜在状态空间模型

    脑机接口解码器的作用是根据记录的神经活动估算大脑状态,建立大脑到行为的映射关系。侵入式脑机接口可以使用一种或同时使用多种时空尺度的神经活动信息。这些神经信号包括神经脉冲(spike)、局部场电位(LFP)和皮质电图(ECoG)等。神经脉冲测量的是单个或多个神经元的电活动,而LFP和ECoG这些场电位信号测量的是较大规模神经元群体的电活动,群体信号可以在较长时间内保持相对稳定的记录效果。神经脉冲活动的时间尺度是毫秒级的,场电位的特征(如频谱功率)要在较慢的时间尺度上才能展现出来。解码器结构通常是由将神经活动与运动状态相关联的编码模型决定的。例如,用神经脉冲数或LFP功率特征建立的运动状态线性模型。二进制的神经脉冲事件(即0–1的时间序列表示神经脉冲在时间轴上是否出现)可以借用描述瞬时发放率的点过程来建立描述运动状态的对数线性函数模型。

    大多数侵入式脑机接口使用的是高性能的神经脉冲解码器。这种解码器大都要做脉冲计数,就是把单位时间窗内的脉冲数目作为输入值。早期的解码器由维纳滤波器,相关群体矢量和最佳线性估计器组成,把运动状态解码成神经脉冲计数的线性函数。后来出现了卡尔曼滤波器配合运动模型解码。除了脉冲计数解码器,最近出现了用点过程和最佳反馈控制模型开发的闭环点过程脑机接口,这种是直接对神经脉冲解码。点过程脑机接口可以把每一个脉冲事件都用来做神经假体的适应和控制,因此具有了毫秒级精度。而且点过程解码器也能整合到运动状态模型中。

    除了脉冲信号,LFP信号也可以同时被解码器利用。运动脑机接口可以在一个时间窗内同时进行LFP功率特征计算和神经脉冲计数,卡尔曼滤波器也能同时用两种信号做运动解码。最近开发的多尺度解码器,既能保证快速的控制和反馈速率,也能对神经脉冲和场电位这两种不同时间尺度上的信号建立统计模型。这类解码器既能以毫秒级精度直接从离散的二进制神经脉冲中抽提信息,同时又能在较慢的时间尺度上从连续的场电位信号中获取信息。

    最后要提的是动态潜在状态空间模型可以描述神经活动的时空模式。该模型用所谓的潜在低维神经状态的动态过程来描述高维神经网络活动(空间范围)的动态性(即随时间变化)。例如,动态潜在状态空间模型已经用来开发运动脑机接口的解码器了。不但包括有单独使用神经脉冲信号的解码器也有使用脉冲和场电位双重信号的解码器,而且还用在了基于ECoG信号的情绪解码器上了。潜在的状态空间模型,也能在计算机模拟中用来对神经活动的刺激响应建模。

    专栏2 |癫痫和帕金森症的闭环刺激

    开环电刺激系统是不管疾病症状如何,刺激模式在时间上都是连续恒定的(例如振幅和频率固定的脉冲序列)。系统的刺激参数只能在就诊时由医生调整。而闭环电刺激系统可以从记录的神经活动中推断出病症的水平并随时调整刺激模式。虽然闭环刺激还基本没在神经精神疾病上测试过,但对癫痫和帕金森症等神经系统疾病的治疗确实是有效果的。而目前开发闭环情绪脑机接口在获取反馈信号和控制调节刺激方面还有不少挑战。

    对于癫痫病,Neuropace反应性神经刺激系统已经获得美国食品和药物管理局(FDA)批准用于临床治疗。该系统有一根或两根引线,每根上有四个电极触点。当检测到异常的ECoG活动时,系统会短暂开启一个固定的预设刺激模式。由于癫痫发作开始时就能观察到清晰的异常脑电活动,临床医生据此就能建立一个神经标识信号作为检测的反馈。而情绪与之不同,它在分布式脑网络活动中具有更复杂和微妙的表现,甚至从行为上也不容易衡量。另外,癫痫发作适合用瞬发性开关控制,因为发作并不频繁且是间歇性的,而精神病的无症状期很长。

    对于帕金森症,当前的临床刺激系统都是开环的。而科研中发现,闭环深部脑刺激具有更高的效率和功效。这些闭环控制系统通常使用从电极尖端记录的帕金森症的一维神经标识信号作为反馈信号。最常见的是丘脑下核场电位信号中β波(12–30 Hz)的振幅,它是与运动迟缓的程度相关联的。当神经标识信号的水平超过阈值时,就会开启固定的预设刺激。除了开-关式控制之外,也有人用了一些简单的闭环策略,比如刺激幅度随神经标识信号的水平成比例地变化。就反馈信号而言,情绪脑机接口的情况与癫痫和帕金森症是不同的。情绪的症状会涉及高维的分布式神经表征,并且具有个体异质性。在这种情况下,单一通用的一维或低维神经标识信号可能不适合。而且,情绪症状具有高度动态性,甚至在几分钟或一天之内都会迅速变化。因此,与运动脑机接口一样,情绪脑机接口也需要一种定制化解码方法实时地从相关大脑网络中整合多维的神经信息。这种定制化解码方法是可以解决个体异质性问题的,因为它可以随着时间的推移不断跟踪情绪症状并调整刺激来满足患者的临床需求。

    在控制器方面,用于癫痫和帕金森症的闭环系统目前采用的是简单的开关控制或比例控制方式。而且控制器的参数(例如开-关控制中的阈值,比例控制中的增益,刺激频率和幅度水平等)设置相当主观。要进一步优化功效和效率,就需要实现参数的自动调整。此时,理解刺激如何改变与疾病症状有因果关系的神经活动就非常关键了。这对情绪脑机接口尤其重要,因为情绪的症状复杂多变。可行的方法是建立描述刺激参数(输入)与神经活动(输出)关系的数据驱动型的输入-输出模型,再基于这个模型建立控制器实现对刺激参数的最优实时调整。这种输入输出模型的开发和验证是一个非常重要的研究方向,将会在很多精神疾病的治疗中派上用场。

    专栏3 |运动脑机接口的闭环自适应和最优反馈控制模型

    估算用户的运动意图能促进实时脑机接口中解码器参数的适配。不少意图估算方法都是在闭环控制思想的指导下设计的。既然用户随时能获得解码位置的视觉反馈,我们假设从这个位置直线抵达目标后停在那是最佳意图选择。每次速度意图的估计是将光标的解码速度矢量旋转到目标,同时保持其大小(即速度)不变,到目标时置零。该方法能提高卡尔曼滤波解码器的性能。另一种基于直线抵达假设的辅助指向目标的方法是通过在解码速度矢量中添加指向目标的辅助矢量或从解码矢量中减去垂直于到目标直线的矢量。意图估计的另一种方法是建立脑机接口的显式最优反馈控制(O FC)模型,它的设计是受自然感觉运动系统的OFC模型启发的。OFC估算意图的方法是,假设大脑(控制器)根据当前运动状态的视觉反馈和内部运动模型选择下一个控制命令,并且最小化用来量化运动目标(例如,到达目标位置并在那里停止)的成本函数。鉴于其基于模型的性质,OFC可以结合不同的执行器动力特征,同时估算速度意图的方向和速度值,这种能力是能提升点过程脑机接口解码器的性能的。除了意图估算,通过预测运动目标并将它们与运动执行过程中的神经活动相结合,OFC模型还能用来做目标定向解码。

    文章由中科院深圳先进院研究员,李骁健编译

    从运动脑机接口到情绪脑机接口:运动脑机接口
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  • 脑机接口恢复失去的情绪功能 一般来说,用作电刺激的情绪脑机接口有两个主要成分(图3a):相关情绪状态的神经解码器(图3b)和反馈控制器(图3c),用解码的情绪作为反馈来调整刺激参数。运动脑机接口可以是在物理...

    脑机接口恢复失去的情绪功能

    一般来说,用作电刺激的情绪脑机接口有两个主要成分(图3a):相关情绪状态的神经解码器(图3b)和反馈控制器(图3c),用解码的情绪作为反馈来调整刺激参数。运动脑机接口可以是在物理空间中控制光标移动到目标位置(图1)。情绪脑机接口与运动脑机接口有相似之处,但它不是解码运动而是解码情绪状态,并且是在抽象的多维情绪空间中将情绪状态移动到治疗目标位置(图1和3)。然而,发展情绪脑机接口要面对不同的解码挑战(图3b和表1),并且需要解决一个新的建模问题:刺激是如何改变与情绪相关的分布式多位点脑网络的(图3c;另请参见表1和图2)。
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    图3

    情绪解码器

    情绪表征涉及多个分布式的大脑部位,而这些部位的功能组织尚不十分清楚。另外,运动是可以在时间上连续测量的,而情绪不能在行为上频繁地测量,于是表现出离散时间的测量稀疏性(例如,每天填写几次问卷)。这些导致了一个有挑战性的机器学习问题:依托高维神经信号的解码器却只能靠稀疏的情绪测量值来训练。

    面对以上挑战,高空间分辨率的非侵入式神经影像模态(方法)对找到情绪脑机接口的读取和写入部位至关重要。这些研究表明,健康被试者受情绪刺激会在某些脑区产生静息态神经活动变化,这些区域可能与神经环路功能障碍或情绪障碍治疗的效果有关,可能作为开环刺激的位点。在解码方面,虽然神经影像可以检测出组间的平均差异,但脑机接口需要跟踪个人的情绪症状变化和对刺激的反应这些很快的变化。因此情绪解码要靠电生理模态。其中颅内脑电图(ECoG)能以高时间分辨率获取与情绪相关的多个大脑部位的神经信息,是很有潜力的植入式设备。

    尽管在机器学习方面有挑战,最近的研究开发出了一种可以解码个人情绪变化的方法。在这项研究中,通过接连数天从癫痫患者中连续记录了多脑区的颅内脑电图,研究者建立出高维连续神经特征空间。同时,使用经验证的问卷每天分两次得出总体情绪评分,再做平均。研究者设计了一种新的区域选择方法,该方法可以从与情绪相关的分布式脑区中识别出足以解码的子区域网络。然后在子网络中不受情绪监督地训练一个动态模型(框1)来降维描述网络活动即低维潜在状态,再进一步回归为情绪评分(图3b). 解码器首先评估低维状态,用它可以成功预测每个被试的情绪变化。

    情绪解码器是否需要像运动脑机接口一样定制化呢?
    情绪解码研究发现定制化是必要的,因为对不同被试者所选的脑网络和解码器参数上存在差异。最近的另外两项研究结果也一致。一项在同一数据集中不同个体间寻找与情绪相关的共同神经标记的研究发现,大约62%的参与者杏仁核–海马β频率相干性的方差与情绪相关。表现出这种相关性的参与者表现出更高的焦虑水平。另一项研究发现,刺激眶额皮层可以改善情绪,但只对中度至重度抑郁症状(特质依赖反应)有效。这些研究表明,可靠的情绪解码需要有跨空间和时间整合信息能力的定制化解码器,这种解码器是一个超越单个相关性生物标记物的,可以克服情绪障碍个体差异的通用技术(专栏2)。

    那么情绪解码需要哪些大脑区域的信号呢?
    在解码研究中,虽然解码器训练是定制化的,但人的个体之间是有共性的。解码器始终需要边缘系统的信息,否则大部分情况会失败。此外,虽然有许多脑区可供选择,但在约60%的参与者中,解码器选择了眶额皮层进行解码。也有研究表明,对眶额区做开环刺激是可以暂时改善情绪的。这些研究证实了边缘区域对解码的重要性,而且与神经影像学研究一致,强调了眶额皮质的重要作用。要进一步研究解码位点,未来的慢性实验就非常重要了。

    最近的电生理实验使用了瞬态情绪测量来跟踪情绪状态的急剧变化,这种快速变化是对症状控制刺激的响应。该方法可以作为通用的情绪测量方法来研究情绪脑机接口解码和控制的可行性。后边应该研究的是,面向症状控制的情绪脑机接口能否改变情绪的基线水平,脑机接口是否需要用不同的或持续性情绪测量方法来训练。还有个问题是,这些通过研究癫痫人群获得的结果能否用在其他人群中?

    开发反馈控制器

    运动脑机接口的控制器是大脑,而情绪脑机接口需要外部控制器(图1b,3和表1)。该控制器要通过改变刺激模式来调节能引发情绪变化的神经活动。因此,构建控制器需要学习一个输入输出模型,该模型描述刺激参数(输入)的变化如何调节神经活动的(输出)(图3c),就是系统辨识问题。

    一种系统辨识方法是开发神经精神疾病的生物物理模型来从机械论角度理解,和已经建立的用来解释帕金森症和癫痫的疾病特异性群体效应模型是一样的。然而,生物物理模型通常针对特定疾病的脑区,并且需要一些对应功能组织的知识(例如,PD中的皮质-基底节网络)。考虑到不同的多脑区网络的参与,而且对应的功能性组织还不十分清楚,至少在最初阶段我们很难向整个神经精神疾病领域推广。此外,生物物理模型通常是群体水平的模型,不能预测个体的神经反应,但这是情绪脑机接口定制化所必需的。生物物理模型的大量非线性参数难以对单个患者数据做拟合来设计控制器。

    当然我们也可以采用其他的系统辨识方法来优化脑机接口控制,比如使用从单个患者获得的数据来训练简化的输入输出模型。输入输出训练数据可以通过刺激大脑并记录神经反应来收集。在计算机仿真中,简化的线性传递函数和自回归模型已经用于设计控制器。最近已经用动态潜在状态空间模型(专栏1)描述了对低维潜在状态刺激做出的网络响应。数据驱动方法的关键步骤是通过设计既能充分激发网络活动又具有临床安全性的刺激波形来收集具有丰富信息的输入输出数据集。为此,一项理论研究提出了一种脉冲序列形式的新波形,其幅度和频率在两个水平之间随机变化。开发和验证数据驱动的大脑网络对刺激响应的输入输出模型是以后的重要工作。这种模型也能对生物物理模型提供指导。

    一旦建立了定制化的输入输出模型,就可以开发基于模型的反馈控制器。通过计算机仿真已经研究了比例积分控制器,自适应最小方差控制器和模型预测最优反馈控制器。当然,在其他领域中使用的基于模型的控制器成果,例如用麻醉剂调节大脑活动,可能也会对情绪脑机接口有指导作用。

    整合神经适应和学习

    通过神经适应学会控制的能力是运动脑机接口成功的基础,这个能力是由对解码的运动状态产生的感觉反馈驱动的。到目前为止,我们针对情绪脑机接口进行的描述,都是把解码后的情绪状态显式反馈提供给外部刺激控制器,而不是用户。类似于提供解码的运动反馈,向用户提供解码的情绪反馈(图1b),可以让用户积极参与情绪脑机接口环路。他们可能会学会熟练地控制自己的情绪状态。这将是神经反馈训练的特例,在情绪脑机接口中可选单独或同时的治疗方式。
    在这里插入图片描述
    图1b

    在神经反馈训练中,参与者通过视觉或听觉提示获得神经活动的反馈,以便自我调节活动。在没有电刺激的情况下,借助功能性MRI或(功能性MRI引导)EEG的神经反馈,对情绪相关的脑区(如前岛,杏仁核或眶额皮质)活动成功的自我调节,可以增强负性情绪控制,改善抑郁症患者的情绪,并减轻压力。但是结果存在个体差异,有些人无法学会自我调节,这突出了定制化以及与其他疗法(如刺激疗法)结合的益处。有人建议让参与者不要调节局部脑区的活动,而是调节从脑网络活动中“解码”的直观的情绪状态来促进训练。这就是神经反馈在运动脑机接口中的工作方式,运动脑机接口解码全局运动意图做为反馈指导神经适应(图1a和2)。
    在这里插入图片描述
    图1a

    因此,情绪脑机接口也可以把神经反馈训练作为补充治疗方式。基于情绪解码的电刺激提供针对症状控制的连续治疗模式,并间歇性地通过神经反馈训练来提高疗效。神经反馈是在更长的时间尺度内驱动神经适应和学习。运动脑机接口的一些发现可以在解码器和神经适应如何结合的问题上提供指导。例如,可能需要自适应控制器来追踪神经适应并指导刺激,这里神经适应的驱动力来自神经反馈和刺激诱导的神经可塑性。也可能需要对控制器适应的时间尺度和长度做精细调整,既能通过电刺激缓解一些急性症状,又能通过神经反馈训练在较慢的时间尺度上学习对情绪的熟练控制。

    用于研究情绪调节神经机制的情绪脑机接口
    情绪调节是指通过选择适当的情绪调节动作,在多维空间内开始,改变和停止情绪轨迹的能力。了解情绪调节的神经机制有助于情绪脑机接口的开发。同样情绪脑机接口也可以做为帮助理解情绪神经机制的科学工具,比如从分布式的皮层-边缘网络记录神经信号,改动神经反馈,控制电刺激的强度和位点。开发动物模型和建立道德准则也是实现过程中的重要步骤(专栏4)。

    先前在心理学和神经影像学方面的研究显著提高了我们对情绪调节及其神经基质的理解,并提出了各种隐式和显式的控制策略。但是我们需要一个计算框架来描述如何实现情绪调节并验证其神经基础。就像运动学习和控制既涉及基于模型的计算机制又涉及无模型的计算机制一样,情绪调节也被假设依赖于这两种类型的机制。

    在无模型机制中,参与者可以通过试错直接学习情绪调节动作的价值,然后将此值用于动作选择。他们从动作的实际和预期的情绪后果间的经验误差中学习价值。例如像恐惧抑制(学会在刺激不再引起威胁时消除对刺激的恐惧)这种隐式情绪调节策略,可以仅基于误差反馈(预期威胁但不经历威胁)在无模型的方式下进行。而基于模型的机制首先要学习上下文的内部模型,然后使用该模型进行动作选择,比如重新评估的显式调节策略。在这种情况下,人们通过学习重新解释刺激的含义来减少负面情绪,比如将遥远的尖叫声重新解释为代表兴奋而不是恐怖。

    上述与运动学习计算机制的相似性表明,运动脑机接口学习中的一些结果可能为情绪脑机接口研究提供可验证的假设。例如基于模型的重评估的神经过程可能与上文讨论的运动脑机接口学习中的神经重关联具有相似之处。在前一种情况下不同的含义与相同的刺激相关联可以改变情绪反应,而在后一种情况下不同的运动意图与现存的神经活动模式相关联可以改变运动响应。

    同样,重评估中的认知控制过程可能与运动学习中相似,并且前额叶区域与两者都有关。最后,一些与情绪有关的区域,如眶额皮层与奖励驱动的学习有关,这个脑区对运动脑机接口也很重要。

    因此在研究动机行为中学习和控制的神经机制方面,脑机接口的潜力可能会远超出运动领域,而深入到情绪领域。

    结论
    脑机接口是一个闭环控制系统,它可以做为功能恢复和科学发现的工具。在过去的20年中,动物模型和临床试验中的广泛工作表明,运动脑机接口在恢复瘫痪患者的运动功能以及增进我们对控制与学习神经机制的理解方面具有很大潜力。通过运用在运动脑机接口研究中获得的知识,心理学和神经影像学在情绪处理方面的丰富研究,闭环控制原理以及各种最新成果,我们为脑机接口扩展到神经精神疾病的新前沿领域开辟了一条通道。

    专栏1 |侵入式脑机接口中的神经解码器和动态潜在状态空间模型
    脑机接口解码器的作用是根据记录的神经活动估算大脑状态,建立大脑到行为的映射关系。侵入式脑机接口可以使用一种或同时使用多种时空尺度的神经活动信息。这些神经信号包括神经脉冲(spike)、局部场电位(LFP)和皮质电图(ECoG)等。神经脉冲测量的是单个或多个神经元的电活动,而LFP和ECoG这些场电位信号测量的是较大规模神经元群体的电活动,群体信号可以在较长时间内保持相对稳定的记录效果。神经脉冲活动的时间尺度是毫秒级的,场电位的特征(如频谱功率)要在较慢的时间尺度上才能展现出来。

    解码器结构通常是由将神经活动与运动状态相关联的编码模型决定的。例如,用神经脉冲数或LFP功率特征建立的运动状态线性模型。二进制的神经脉冲事件(即0–1的时间序列表示神经脉冲在时间轴上是否出现)可以借用描述瞬时发放率的点过程来建立描述运动状态的对数线性函数模型。

    大多数侵入式脑机接口使用的是高性能的神经脉冲解码器。这种解码器大都要做脉冲计数,就是把单位时间窗内的脉冲数目作为输入值。早期的解码器由维纳滤波器,相关群体矢量和最佳线性估计器组成,把运动状态解码成神经脉冲计数的线性函数。后来出现了卡尔曼滤波器配合运动模型解码。除了脉冲计数解码器,最近出现了用点过程和最佳反馈控制模型开发的闭环点过程脑机接口,这种是直接对神经脉冲解码。点过程脑机接口可以把每一个脉冲事件都用来做神经假体的适应和控制,因此具有了毫秒级精度。而且点过程解码器也能整合到运动状态模型中。

    除了脉冲信号,LFP信号也可以同时被解码器利用。运动脑机接口可以在一个时间窗内同时进行LFP功率特征计算和神经脉冲计数,卡尔曼滤波器也能同时用两种信号做运动解码。最近开发的多尺度解码器,既能保证快速的控制和反馈速率,也能对神经脉冲和场电位这两种不同时间尺度上的信号建立统计模型。这类解码器既能以毫秒级精度直接从离散的二进制神经脉冲中抽提信息,同时又能在较慢的时间尺度上从连续的场电位信号中获取信息。

    最后要提的是动态潜在状态空间模型可以描述神经活动的时空模式。该模型用所谓的潜在低维神经状态的动态过程来描述高维神经网络活动(空间范围)的动态性(即随时间变化)。例如,动态潜在状态空间模型已经用来开发运动脑机接口的解码器了。不但包括有单独使用神经脉冲信号的解码器也有使用脉冲和场电位双重信号的解码器,而且还用在了基于ECoG信号的情绪解码器上了。潜在的状态空间模型,也能在计算机模拟中用来对神经活动的刺激响应建模。

    专栏2 |癫痫和帕金森症的闭环刺激
    开环电刺激系统是不管疾病症状如何,刺激模式在时间上都是连续恒定的(例如振幅和频率固定的脉冲序列)。系统的刺激参数只能在就诊时由医生调整。而闭环电刺激系统可以从记录的神经活动中推断出病症的水平并随时调整刺激模式。虽然闭环刺激还基本没在神经精神疾病上测试过,但对癫痫和帕金森症等神经系统疾病的治疗确实是有效果的。而目前开发闭环情绪脑机接口在获取反馈信号和控制调节刺激方面还有不少挑战。

    对于癫痫病,Neuropace反应性神经刺激系统已经获得美国食品和药物管理局(FDA)批准用于临床治疗。该系统有一根或两根引线,每根上有四个电极触点。当检测到异常的ECoG活动时,系统会短暂开启一个固定的预设刺激模式。由于癫痫发作开始时就能观察到清晰的异常脑电活动,临床医生据此就能建立一个神经标识信号作为检测的反馈。而情绪与之不同,它在分布式脑网络活动中具有更复杂和微妙的表现,甚至从行为上也不容易衡量。另外,癫痫发作适合用瞬发性开关控制,因为发作并不频繁且是间歇性的,而精神病的无症状期很长。

    对于帕金森症,当前的临床刺激系统都是开环的。而科研中发现,闭环深部脑刺激具有更高的效率和功效。这些闭环控制系统通常使用从电极尖端记录的帕金森症的一维神经标识信号作为反馈信号。最常见的是丘脑下核场电位信号中β波(12–30 Hz)的振幅,它是与运动迟缓的程度相关联的。当神经标识信号的水平超过阈值时,就会开启固定的预设刺激。除了开-关式控制之外,也有人用了一些简单的闭环策略,比如刺激幅度随神经标识信号的水平成比例地变化。就反馈信号而言,情绪脑机接口的情况与癫痫和帕金森症是不同的。情绪的症状会涉及高维的分布式神经表征,并且具有个体异质性。在这种情况下,单一通用的一维或低维神经标识信号可能不适合。而且,情绪症状具有高度动态性,甚至在几分钟或一天之内都会迅速变化。因此,与运动脑机接口一样,情绪脑机接口也需要一种定制化解码方法实时地从相关大脑网络中整合多维的神经信息。这种定制化解码方法是可以解决个体异质性问题的,因为它可以随着时间的推移不断跟踪情绪症状并调整刺激来满足患者的临床需求。

    在控制器方面,用于癫痫和帕金森症的闭环系统目前采用的是简单的开关控制或比例控制方式。而且控制器的参数(例如开-关控制中的阈值,比例控制中的增益,刺激频率和幅度水平等)设置相当主观。要进一步优化功效和效率,就需要实现参数的自动调整。此时,理解刺激如何改变与疾病症状有因果关系的神经活动就非常关键了。这对情绪脑机接口尤其重要,因为情绪的症状复杂多变。可行的方法是建立描述刺激参数(输入)与神经活动(输出)关系的数据驱动型的输入-输出模型,再基于这个模型建立控制器实现对刺激参数的最优实时调整。这种输入输出模型的开发和验证是一个非常重要的研究方向,将会在很多精神疾病的治疗中派上用场。

    专栏3 |运动脑机接口的闭环自适应和最优反馈控制模型
    估算用户的运动意图能促进实时脑机接口中解码器参数的适配。不少意图估算方法都是在闭环控制思想的指导下设计的。既然用户随时能获得解码位置的视觉反馈,我们假设从这个位置直线抵达目标后停在那是最佳意图选择。每次速度意图的估计是将光标的解码速度矢量旋转到目标,同时保持其大小(即速度)不变,到目标时置零。该方法能提高卡尔曼滤波解码器的性能。另一种基于直线抵达假设的辅助指向目标的方法是通过在解码速度矢量中添加指向目标的辅助矢量或从解码矢量中减去垂直于到目标直线的矢量。意图估计的另一种方法是建立脑机接口的显式最优反馈控制(O FC)模型,它的设计是受自然感觉运动系统的OFC模型启发的。OFC估算意图的方法是,假设大脑(控制器)根据当前运动状态的视觉反馈和内部运动模型选择下一个控制命令,并且最小化用来量化运动目标(例如,到达目标位置并在那里停止)的成本函数。鉴于其基于模型的性质,OFC可以结合不同的执行器动力特征,同时估算速度意图的方向和速度值,这种能力是能提升点过程脑机接口解码器的性能的。除了意图估算,通过预测运动目标并将它们与运动执行过程中的神经活动相结合,OFC模型还能用来做目标定向解码。

    专栏4 |动物模型和伦理考虑
    动物模型尽管有先天的局限性,但它为情绪脑机接口提供了一个很有价值的原型解码和控制技术测试平台,可以同时使用电和光遗传学技术进行神经记录和操纵。此外,开发符合效度标准的动物模型对于研究情绪的神经基础,特别是获得神经环路层面机械模型式的理解是非常重要的。啮齿动物模型的边缘系统与人类相似,因此在比如焦虑的神经回路等方面有研究潜力。开发可以复制出有人类抑郁样表型的动物模型是以后的重要工作。

    人类情绪脑机接口的伦理问题要由神经伦理学家密切指导。人类的情绪脑机接口研究应该在与开环刺激研究相似的选择标准下进行,或者在已经有脑植入的癫痫人群中进行。科学发现型研究应该参考以前在神经影像学和神经反馈训练研究中使用的任务设计。往泛了说,以后需要做很多的工作来制定情绪脑机接口的使用标准。脑机接口“必须尊重和维护人们的隐私、身份、代理和平等等权利”。

    文章由中科院深圳先进院研究员,李骁健教授编译

    从运动脑机接口到情绪脑机接口:情绪脑机接口
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  • 从运动脑机接口到情绪脑机接口(1) 脑机接口(BMI)是一种闭环控制系统,通过记录和调控神经活动的方式与大脑进行交互。目前应用是恢复失去的神经功能,尤其是恢复瘫痪患者的运动功能。由于运动脑机接口可以精确地...

    从运动脑机接口到情绪脑机接口(1)

    脑机接口(BMI)是一种闭环控制系统,通过记录和调控神经活动的方式与大脑进行交互。目前应用是恢复失去的神经功能,尤其是恢复瘫痪患者的运动功能。由于运动脑机接口可以精确地操控神经环路,所以也可以做为研究控制与学习神经机制的工具。近来闭环情绪脑机接口研究也有较大发展,目标是神经精神疾病中异常情绪的恢复以及探究情绪调节的神经机制。我们将在此文中回顾以闭环控制思想为指导的运动脑机接口技术在神经功能恢复和科学发现中取得的重要成果。通过汇总脑机接口方面的研究成果,我们也提出了将脑机接口的应用扩展到神经精神病学领域的观点。

    脑机接口(BMI)是指通过建立直接连接大脑的控制通路来与外部设备交互,既包括读取神经活动信息也包括通过刺激的方式向神经写入信息。脑机接口技术的直接目的是使患有神经系统疾病和神经精神疾病的患者恢复丧失的脑功能(图1)。脑机接口研究目前主要集中在恢复瘫痪患者的运动功能上,即运动脑机接口。它使用称为“解码器”的数学算法(专栏1)从神经信号中估算出用户的运动意图,然后依据解码结果控制外部“执行器”(假肢),并向用户提供感觉和奖励信息作为反馈(图1a)。这样,脑机接口就形成了一个以大脑为控制器的闭环控制系统,它以运动目标为导向,控制指令的形式是神经活动,内容是借助感觉反馈修正神经假肢的运动状态并最终到达目标(图1a)。脑机接口实际上建立了一个新的感觉运动环路,而且是个需要大脑通过学习才能掌握的工具。
    在这里插入图片描述
    图1a

    从闭环控制的角度看,脑机接口很可能也使用了大脑在自然感觉运动控制中的控制和学习机制,因为两者都是闭环控制系统。两者的研究成果也可以互相借鉴。在功能恢复方面,对大脑控制和学习神经机制的深入理解可以为脑机接口的设计提供明确的指导,从而提高运动功能的恢复效果。在科学发现方面,运动脑机接口为研究大脑控制和学习的神经机制提供了一种新式工具,因为脑机接口是个可以预设的简化的闭环控制系统,具有可验证和易操作的优点。

    脑机接口在功能恢复和科学发现方面的潜力可能远不止在运动系统领域。实际上,在许多神经系统疾病和神经精神疾病中,脑机接口的目标是调节大脑内部状态,而不是控制外部“执行器”运动。在世界范围内导致残疾的诱因中,神经精神疾病是排第一位的,抑郁症又是其中最主要的疾病。情绪脑机接口的目标就是通过调控情绪状态来恢复失去的情绪功能。目前没有对重度抑郁症患者有效的药物疗法,那么我们可以探索药物治疗的替代疗法,比如用电直接刺激大脑的疗法。开环刺激(专栏2),即忽略症状的变化而一直采用固定模式的刺激,已经确定对难治性抑郁症有一定疗效,但是不稳定。也许量身定制的、模式可变的或多靶点的刺激方式会提高疗效。另外,由于患者间存在症状差异以及同一患者在不同时间段也有症状差异,通过从神经活动中解码出症状变化再来调整刺激的闭环脑机接口方法能会更有疗效。“情绪”脑机接口的治疗方式是先解码情绪症状的状态(不是运动状态),然后把这个状态作为反馈来决定何时以及如何对大脑做电刺激(图1b)。情绪脑机接口也是一个闭环控制系统,执行器是大脑,控制指令的形式是来自外部的电刺激,内容则由神经活动的反馈和要达到的治疗目标决定(图1b)。除了电刺激外,情绪脑机接口也可以将解码的情绪作为用户反馈,让用户主动地参与情绪控制,当然它们起效的时间尺度是不同的(图1b)。另外,情绪脑机接口可以用来研究情绪调节的神经机制,因为情绪也可以实验预设。当然这块有伦理道德问题要考虑。
    在这里插入图片描述
    图1b
    目前闭环刺激还没有在神经精神疾病的临床上测试过,但它对帕金森氏症(PD)和癫痫等神经系统疾病的疗效是确切的(专栏2)。从原理上讲,脑机接口可以通过分析低维神经信号来决定开关刺激,而实际上并没这么简单。参与情绪的大脑网络是分布式的,情绪症状是动态变化的且不易测量,而且个体间差异较大。实现情绪的神经动力学控制也需要有个运行原理清晰的闭环控制器,只是开关刺激是不够的。这就要求我们开发可定制的基于神经网络活动的情绪解码方法,才能实现根据患者的需求量身定制刺激方式(专栏2)。在解码方法方面,情绪脑机接口与运动脑机接口是一致的。

    与运动脑机接口丰富的研究成果相比,情绪脑机接口的研究才刚起步,并且挑战重重(表1)。与运动不同,情绪很难测量,并且涉及分布式的多位点皮质边缘系统网络,而且这个网络的功能组织尚不十分清楚。此外,情绪脑机接口需要表征刺激对分布式脑网络神经活动的影响以及由刺激诱导的神经塑性变化在几个月到几年内的效果。但两者也有很强的相似性,从运动脑机接口中得到的经验是可以指导情绪脑机接口研究的。首先,这两种脑机接口都需要用记录的神经信号解码大脑的内部状态。其次,用户可以借助运动神经解码做反馈来学习控制神经义肢,同样可以通过神经反馈来学习调节情绪状态,也可以借助某些学习机制与刺激配合达到有效的情绪控制。实际上,感觉运动控制和学习与情绪调节背后的计算机制是相似的。而且研究情绪和情绪处理方面的大量神经影像文献以及对情绪解码的研究,都表明脑机接口技术无论是作为功能恢复还是科学发现的工具都可以扩展到情绪领域。
    在这里插入图片描述
    表1

    在此文中,我们将统一从闭环控制的思想出发(图1),讨论侵入式脑机接口技术分别在运动和情绪这两个领域对功能恢复和科学发现这两个方向的应用潜力。我们首先回顾闭环运动脑机接口的最新进展,包括系统设计的优化以及脑机接口控制和学习背后的神经机制的理解。基于运动脑机接口、神经影像和心理学诸领域的丰富研究成果以及在闭环控制原理的指导下,我们将提出发展情绪脑机接口的技术路线,回顾可行性论证的文献,并介绍在技术实现中的最新进展。

    专栏1 |侵入式脑机接口中的神经解码器和动态潜在状态空间模型

    脑机接口解码器的作用是根据记录的神经活动估算大脑状态,建立大脑到行为的映射关系。侵入式脑机接口可以使用一种或同时使用多种时空尺度的神经活动信息。这些神经信号包括神经脉冲(spike)、局部场电位(LFP)和皮质电图(ECoG)等。神经脉冲测量的是单个或多个神经元的电活动,而LFP和ECoG这些场电位信号测量的是较大规模神经元群体的电活动,群体信号可以在较长时间内保持相对稳定的记录效果。神经脉冲活动的时间尺度是毫秒级的,场电位的特征(如频谱功率)要在较慢的时间尺度上才能展现出来。

    解码器结构通常是由将神经活动与运动状态相关联的编码模型决定的。例如,用神经脉冲数或LFP功率特征建立的运动状态线性模型。二进制的神经脉冲事件(即0–1的时间序列表示神经脉冲在时间轴上是否出现)可以借用描述瞬时发放率的点过程来建立描述运动状态的对数线性函数模型。
    大多数侵入式脑机接口使用的是高性能的神经脉冲解码器。这种解码器大都要做脉冲计数,就是把单位时间窗内的脉冲数目作为输入值。早期的解码器由维纳滤波器,相关群体矢量和最佳线性估计器组成,把运动状态解码成神经脉冲计数的线性函数。后来出现了卡尔曼滤波器配合运动模型解码。除了脉冲计数解码器,最近出现了用点过程和最佳反馈控制模型开发的闭环点过程脑机接口,这种是直接对神经脉冲解码。点过程脑机接口可以把每一个脉冲事件都用来做神经假体的适应和控制,因此具有了毫秒级精度。而且点过程解码器也能整合到运动状态模型中。

    除了脉冲信号,LFP信号也可以同时被解码器利用。运动脑机接口可以在一个时间窗内同时进行LFP功率特征计算和神经脉冲计数,卡尔曼滤波器也能同时用两种信号做运动解码。最近开发的多尺度解码器,既能保证快速的控制和反馈速率,也能对神经脉冲和场电位这两种不同时间尺度上的信号建立统计模型。这类解码器既能以毫秒级精度直接从离散的二进制神经脉冲中抽提信息,同时又能在较慢的时间尺度上从连续的场电位信号中获取信息。

    最后要提的是动态潜在状态空间模型可以描述神经活动的时空模式。该模型用所谓的潜在低维神经状态的动态过程来描述高维神经网络活动(空间范围)的动态性(即随时间变化)。例如,动态潜在状态空间模型已经用来开发运动脑机接口的解码器了。不但包括有单独使用神经脉冲信号的解码器也有使用脉冲和场电位双重信号的解码器,而且还用在了基于ECoG信号的情绪解码器上了。潜在的状态空间模型,也能在计算机模拟中用来对神经活动的刺激响应建模。

    专栏2 |癫痫和帕金森症的闭环刺激

    开环电刺激系统是不管疾病症状如何,刺激模式在时间上都是连续恒定的(例如振幅和频率固定的脉冲序列)。系统的刺激参数只能在就诊时由医生调整。而闭环电刺激系统可以从记录的神经活动中推断出病症的水平并随时调整刺激模式。虽然闭环刺激还基本没在神经精神疾病上测试过,但对癫痫和帕金森症等神经系统疾病的治疗确实是有效果的。而目前开发闭环情绪脑机接口在获取反馈信号和控制调节刺激方面还有不少挑战。

    对于癫痫病,Neuropace反应性神经刺激系统已经获得美国食品和药物管理局(FDA)批准用于临床治疗。该系统有一根或两根引线,每根上有四个电极触点。当检测到异常的ECoG活动时,系统会短暂开启一个固定的预设刺激模式。由于癫痫发作开始时就能观察到清晰的异常脑电活动,临床医生据此就能建立一个神经标识信号作为检测的反馈。而情绪与之不同,它在分布式脑网络活动中具有更复杂和微妙的表现,甚至从行为上也不容易衡量。另外,癫痫发作适合用瞬发性开关控制,因为发作并不频繁且是间歇性的,而精神病的无症状期很长。

    对于帕金森症,当前的临床刺激系统都是开环的。而科研中发现,闭环深部脑刺激具有更高的效率和功效。这些闭环控制系统通常使用从电极尖端记录的帕金森症的一维神经标识信号作为反馈信号。最常见的是丘脑下核场电位信号中β波(12–30 Hz)的振幅,它是与运动迟缓的程度相关联的。当神经标识信号的水平超过阈值时,就会开启固定的预设刺激。除了开-关式控制之外,也有人用了一些简单的闭环策略,比如刺激幅度随神经标识信号的水平成比例地变化。就反馈信号而言,情绪脑机接口的情况与癫痫和帕金森症是不同的。情绪的症状会涉及高维的分布式神经表征,并且具有个体异质性。在这种情况下,单一通用的一维或低维神经标识信号可能不适合。而且,情绪症状具有高度动态性,甚至在几分钟或一天之内都会迅速变化。因此,与运动脑机接口一样,情绪脑机接口也需要一种定制化解码方法实时地从相关大脑网络中整合多维的神经信息。这种定制化解码方法是可以解决个体异质性问题的,因为它可以随着时间的推移不断跟踪情绪症状并调整刺激来满足患者的临床需求。

    在控制器方面,用于癫痫和帕金森症的闭环系统目前采用的是简单的开关控制或比例控制方式。而且控制器的参数(例如开-关控制中的阈值,比例控制中的增益,刺激频率和幅度水平等)设置相当主观。要进一步优化功效和效率,就需要实现参数的自动调整。此时,理解刺激如何改变与疾病症状有因果关系的神经活动就非常关键了。这对情绪脑机接口尤其重要,因为情绪的症状复杂多变。可行的方法是建立描述刺激参数(输入)与神经活动(输出)关系的数据驱动型的输入-输出模型,再基于这个模型建立控制器实现对刺激参数的最优实时调整。这种输入输出模型的开发和验证是一个非常重要的研究方向,将会在很多精神疾病的治疗中派上用场。

    文章由中科院深圳先进院研究员,李骁健编译
    参考
    从运动脑机接口到情绪脑机接口:马斯克脑机接口公司Neuralink背后的原理

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