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2020-04-29 作者:医学科学   |   浏览(178)

科学家帮助瘫痪猴子恢复手部运动能力 近日来自美国西北大学的研究人员借助大脑与肌肉的一个人造连接成功地使瘫痪猴子恢复了复杂的手部运动能力。相关研究论文发布在4月18日的《自然》杂志上。在这篇文章中,研究人员描述了他们如何结合两种技术生成了一个神经假体装置,该设备取代了丧失或损伤的神经系统功能。第一个是可直接植入大脑的多电极芯片,作为脑机接口。利用该芯片研究人员可以检测大脑100个脑细胞的活性,解码生成肌肉和手部运动的信号。第二个是一个功能性电刺激设备,可将电流传送至瘫痪肌肉,引起肌肉收缩。大脑芯片直接触发FES设备,绕过脊髓,实现了有意图的、大脑控制的肌肉收缩,恢复了运动。领导这一研究的是西北大学范伯格医学院生理学教授Lee E. Miller博士。在测试神经假体装置前,Miller研究小组记录了两种健康猴子在完成伸手、握球和扔球等任务时的大脑及肌肉活动。随后研究人员利用来自大脑控制FES设备的数据确定了通过大脑活动预测肌肉活动的模式。为了检测这一设备,研究人员给予猴子麻醉剂局部阻断了手肘部的神经活动,引起了暂时性的手部瘫痪。在神经假体装置的帮助下,两只猴子均恢复了瘫痪手部的运动,可以接近常规的方式拾起和移动小球,并完成与之前相同的任务。Mille研究小组还对猴子进行了握力检测,发现他们的系统修复了猴子的精确抓握能力。并允许对力量和握力进行随意和有意的调整,这对于自然和成功地执行每天的任务至关重要。新研究超越了此前Miller研究小组的成果,他们证实一种相似的神经假体装置可恢复瘫痪猴子屈伸腕部的能力。利用这些神经工程学方法,我们可以了解大脑的一些重要生理学基础,并利用它直接将大脑与肌肉连接起来。这一从大脑到肌肉的连接或有一天可用于帮助因脊髓损伤导致的瘫痪患者完成日常活动,获取更大的独立性。2008年,华盛顿大学的Eberhard Fetz博士领导的一个研究小组将神经元活动与一个FES设备连接起来。猴子们学会了激活单个神经元来调控FES设备,移动操纵杆,使得从前与腕部运动无关的神经元适应完成任务。这些研究人员认为这种学习和适应的过程对BCI转换大脑活动模式自适应控制FES设备起重要的作用。在本研究中这种联合动物的独特球握放任务设计进一步推动了先进神经假体装置的测试和开发。美国国立卫生研究所神经疾病和中风研究所项目主管Daofen Chen博士描述了该领域的研究人员正如何朝着超越简单手臂运动,实现精细手部和手指运动的设备所做出的努力。我们在重点研究手臂和腕部运动的神经调控的非人类灵长类动物研究中收获良多。Miller博士的研究基于这些成果,侧重研究了抓握物体时所需的复杂手部和手指运动,Daofen Chen说。FES设备当前被用于治疗中风或脊髓损伤患者的足下垂,当行走时会导致绊倒和跌倒。FES设备可以被鞋传感器激发,协调行走运动,刺激肌肉,在每一步的适当时间抬脚。目前在临床上 其他的一些FES设备利用的是患者残余的肌肉活动。例如一个假肢可利用装入肩膀的传感器,感知耸肩运动,再利用它刺激肌肉打开或合拢手部。然而这种控制方法不太精确,也不自然。不适合有高位脊髓损伤和少或无肩部及手臂运动的患者。对于这些患者,构建出大脑控制的FES设备将大脑运动直接连接到肌肉刺激上将提供恢复手部功能机会。Miller博士审慎指出当前研究中采用的暂时神经阻断是一种有用的瘫痪模型但它无法重复长期大脑和脊髓损伤后发现的慢性变化。他认为下一步应在长期瘫痪的灵长类动物模型中检测这一系统,研究持续使用这一神经假体装置的大脑改变。更多阅读金沙js娱乐场官方网站,《自然》发表论文摘要

美国西北大学的科学家团队在美国国家卫生研究院的支持下,成功研发出了直接控制因脊髓损伤而肢体瘫痪的计算机辅助医用系统。该研究已于4月18日发表在《自然》杂志。

科学家们设计出一款神经假体,可以直接将脑机接口(Brain-Computer-Interface,简称BCI)与大脑运动皮质区内的100个神经原连接起来,通过功能型电流刺激设备(FES)的进一步连接,就可以带动受测者臂部肌肉的运动,从而实现相应的运动动作。

当用户需要移动他的手臂或者脑袋的时候,这100个神经元产生激活信号,传导至BCI中被解析成相应的可读信号数据,通过这些输入数据,计算出该信号对应的肌肉运动方式、电流刺激区域和应该施加的力和力矩等结果数据。结果数据传输到FES中,就可以刺激肌肉的运动。

出于一些伦理学角度的考虑,被测试的对象是恒河猴,而不是人类。不过从解剖学意义上来说,人体构造和这些灵长目近亲十分相似,所以极具可参考性。在下图中,展示了数据的传递过程:

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脑机接口的内在原理是,当一个人的大脑在进行思维活动、产生意识(如动作意识)或受到外界刺激(如视觉、听觉等)时,伴随其神经系统运行的还有一系列电活动,这些脑电信号(EEG)可以通过特定的技术手段加以检测,然后再通过信号处理(特征提取、功能分类等),从中辨别出当事人的真实意图,并将其思维活动转换为指令信号,以实现对外部物理设备的有效控制。基于该原理,BCI像任何通讯及控制系统一样,由输入(如使用者的EEG信号)、输出(如控制外部设备的指令)、信号处理和转换等功能环节组成。

在BCI的技术系统中,关键技术包括大脑神经生物信号采集技术、大脑神经生物信号处理技术及人机高效交互技术。一般BCI技术常用的输入信号是来自头皮或脑表面记录的EEG,以及大脑内记录的神经元电活动。信号处理环节就是通过对源信号进行适当的处理分析,把连续的模拟信号转换成用某些特征参数(如幅值、自回归模型的系数等)表示的数字信号,然后将提取到的上述特征参数利用分类器进行功能分类,从而产生操作驱动指令。

在西北大学的这项研究中,通过BCI读取人脑信号之后,会将其与一些预编译的简单基本运动方式建立联系,比如举起手臂,转动手腕,移动手指等等,然后产生电路信号来刺激对应肌肉的运动。从 视频 中可以看到,不仅仅是一些简单的响应动作可以顺利完成,包括紧紧抓住这样的整体连贯动作也是可以实现的。

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