看点：CMU研究人员在使用非侵入式脑机接口斥地了第一个成功用意念掌握的机械臂，显现了一连追踪和跟踪较量机光标的能力。
智器材6月23日新闻，卡内基梅隆大学与明尼苏达大学的研究人员在非侵入式机械人设备掌握范畴取得了冲破性的进展——使用非侵入式脑机接口（BCI），斥地了有史以来第一个能用意念掌握一连追踪电脑光标的机械臂。
人们从上个世纪90年月就起头研究若何用意念长途操控外物，这一研究范畴的一浩劫点在于，若何在不需要向大脑植入任何芯片和传感器的情形下，获取大脑发出的旌旗。
对于机械臂而言，举起重物、抓取物品等动作早已如同探囊取物，但高精度、活络的活动规划依然难题重重。在这项新研究显现前，用非侵入式脑机接口掌握的机械臂一向以不不乱、不一连的体式追随电脑上光标的移动，看起来就似乎屏幕卡顿了一般，延迟问题非常显着。
而这一研究团队构建了一种新的框架，采用一种人机互相适应的练习体式，经由定向增加用户进修和机械进修能力，改善脑机接口的“大脑”和“较量机”构成部门，并经由脑电图（EEG，Electroencephalogram）源成像的体式提高非侵入性神经数据的空间差别率。
最终，他们不光将传统的非侵入式脑机接口进修能力提拔了近60%，还将一连追踪电脑光标的能力提拔了5倍以上。也就是说，机械臂可以实时一连地操作电脑光标，几乎接近你直接用手操控鼠标光标的体验。这对于需要借助假肢的患者而言，绝对是一个福音。
这一研究功效已于美国时间2019年6月19日揭橥在机械人顶级期刊《Science Robotics》上，名为《用于机械人设备掌握的非侵入式神经成像增加一连神经追踪（Noninvasive neuroimaging enhances continuous neural tracking for robotic device control）》。
这项冲破性的研究关乎两个要害的前沿研究范畴——脑机接口和机械臂高精度实时活动规划。
顾名思义，脑机接口（BCI，Brain-computer interface）指的是在人或动物大脑和外部机械设备之间竖立的直接保持通路，大脑一发出旌旗，机械就能执行大脑所传达的指令。
凭据研究机构Allied Market Research的研究申报，全球脑机接口市场估计在2020年将达到14.6亿美元，从2014至2020年的年复合增进率为11.5%。
脑机接口在医疗保健、智能家居掌握、娱乐和游戏等范畴正获得越来越普遍的应用。个中，医疗保健范畴一向是脑机接口应用率最高的市场，瘫痪、肌肉萎缩、脊髓伤害、肢体残疾等患者能够借此补足缺失的身体功能，实现和情况以及其他人之间的互动。
脑机接口首要分为侵入式、部门侵入式和非侵入式三种类型。侵入式需要往大脑里植入神经芯片、传感器等外来设备；部门侵入式一样植入到颅腔内、灰质外；非侵入式有脑电图（EEG）、功能性磁共振成像（fMRI）等类型，平日是经由脑电帽接触头皮的体式，间接获取大脑皮层神经旌旗。
这些分歧范畴的复杂水平各不沟通。侵入式相对轻易实现，但面临植入流程复杂、需要专业医疗和外科常识来准确安装和把持、植入物或者引起人体排异回响以及造成传染等问题。
而非侵入式使用的是外部传感器，价钱相对低廉且更轻易人们佩戴，但因为不是直接接触，它领受到的旌旗会有更多的噪音，导致它记录到的旌旗差别率和掌握精度很难达到像侵入式那么高。
因为非侵入式的易用性，2013年，非侵入式脑机接口已经占了整个脑机接口市场收入的85%，并在将来示意出不乱的增进状况。
尽管非侵入式更受迎接，但在预期患者群体中处于最高优先级的手臂或手部掌握的恢复、增加或辅助手艺方面，基于脑电图的脑机接口却并不是很有效，因为在实际临床应用中，机械臂的协调导航和精准定位对于患者体验而言至关主要。
为了知足这一需求，卡内基梅隆大学与明尼苏达大学的研究团队提出了一种统一的非侵入式框架，基于EEG实现对物理机械臂一连流通的的二维掌握与追踪。
个中一个研究人员叫贺斌，现任卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）的生物医学工程系主任和神经科学研究所电气与较量机工程系传授。
贺斌在1982年本科卒业于浙江大学电气工程专业，1985年获东京工业大学电气工程硕士学位，1988年获东京工业大学生物电工学博士学位，并于1991年拿到在哈佛大学-麻省理工学院（MIT）的生物医学工程博士后奖学金。
他在功能性生物医学成像、多模式神经成像和非侵入式脑机界面等神经工程和生物医学成像范畴做出了主要的研究和教育进献。
他的开创性研究将脑电图从一维检测手艺改变为三维神经成像模式。2016年12月，其团队首次证实人类在没有植入脑电极的情形下，仅用意念就能够掌握三维空间中的机械臂抓取、放置物品和驾驶无人机。
今朝，贺斌在首要推进的一个研究范畴，便是斥地出匡助残疾患者的非侵入式心智掌握脑机界面。
贺斌透露，使用脑植入物的意念掌握机械人设备已经取得了重猛进展。这是一门很棒的科学，而非侵入性是这项研究的最终方针。神经解码的进展，以及非侵入式机械臂掌握的实际应用，都将对非侵入式神经机械人的最终成长发生重大影响。
一方面，行使新的传感和机械进修手艺，贺斌和他的实验室团队可以获取大脑深处的旌旗，实现对机械臂的高差别率掌握。
另一方面，经由非侵入式神经成像和一种新的一连追踪范式，他们正在霸占EEG旌旗带来的噪音，从而显著改善基于脑电图的神经解码，并进一步推进实时一连的2D机械人设备掌握。
这是贺斌他们第一次经由人类受试者使用非侵入式脑机接口来掌握在较量机屏幕上一连追踪光标的机械臂。
此前，非侵入式脑机接口只能以不不乱、离散的体式来掌握机械臂移动光标，似乎机械臂在起劲“跟上”大脑的号令。而在贺斌等研究人员的起劲下，机械臂的动作正在变得加倍流通、一连。
脑电图系统的根基流程是先经由电极帽等采集装配获取到大脑皮层的旌旗，并将其转换为数字旌旗，再选择最优导联的旌旗进行全局参数设置、预处理、特征提取和分类等旌旗处理义务，最终经由掌握器实现对机械臂等外部装配的掌握。
而在本文介绍的新研究中，研究人员们竖立了一个新的框架，采用一种人机互相适应的练习体式，经由定向提高脑机接口的用户进修和机械进修能力，改善脑机接口的“大脑”和“较量机”部门，并经由脑电图（EEG）源成像提高非侵入式神经数据的空间差别率。
因为人脑运动跟着时间和空间的转变而改变，是以要对大脑神经进行成像，需要使用高时间和高空间差别率的对象。
本次研究采用的脑电图源成像（ESI，EEG source imaging）手艺是经由头皮的电位分布反推颅内皮层的电位分布，并凭据头颅剖解特点采用限差分头模融入头颅空间，来减轻噪音影响，展望大脑皮层运动。
比拟传统传感手艺， EIS手艺能供应更高的时间差别率和空间差别率，给离线神经解码范畴带来了令人惊喜的进展，不外，这些方式还需经进一步的验证。
以此为根蒂，研究人员们研发了实时ESI..，并使用了一种一连追踪（CP，continuous pursuit）的方式进行练习，经实验，其框架使得传统离散试验（DT，Discrete Trial）的脑机接口进修能力提高了近60%，一连追踪的脑机接口进修能力增加500%以上。
实时ESI的实用性还进一步为基于传统传感器的脑机接口用户在一连追踪脑机接口掌握方面带来10％的改善。
基于上述改善，研究人员们展示了机械臂的一连掌握能力，其水平与虚拟光标掌握的水平几乎沟通，凸起了非侵入式脑机接口转化为用于实际义务和临床应用的真实设备的潜力。
迄今为止，该手艺已经在68个健全的人类受试者中进行了测试（每个受试者多达10次），测试内容包罗虚拟设备掌握和机械臂掌握。
该研究团队透露，该手艺能直接适用于患者，同时他们规划在不久的未来进行临床试验。
“尽管使用非侵入性旌旗存在手艺挑战，但我们将会一向致力于把这种平安且经济的手艺，带给能够从中受益的人。”贺斌说，“这项起劲是非侵入式脑机接口范畴迈出的主要一步，脑机接口手艺未将有机会成为无处不在的辅助手艺，就像智妙手机一般。”
这项研究获得了美国国度补足和综合健康中心（National Center for Complementary and Integrative Health）、国度神经疾病和中风研究院（National Institute of Neurological Disorders and Stroke）、国度生物医学成像和生物工程研究所（National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering）和国度心理卫生研究所（National Institute of Mental Health）的支撑。
尽管今朝侵入式神经解码范畴的方针动态追踪能力要遍及高于非侵入式，但对于大多数人来说，非侵入式脑机接口仍然是更平安、更轻易接管的选择。
此次一连追踪脑机接口范例成功提拔了脑机接口的机能和效率，展示了高度天真的机械臂操控较量机光标花样。若是这项手艺可以走向成熟，将会给瘫痪患者和手部、手臂部位活动障碍患者们的生活带来极大的便当。
同时，跟着研究人员对它进一步深入的研究和斥地，它在未来或许会更普及地应用到通俗人的生活中。我们不妨勇敢设想一下，或许将来有一天，人们能够用意念实时掌握较量机光标和打字，彻底解放双手、甩掉键盘。
论文链接：https://robotics.sciencemag.org/content/4/31/eaaw6844
文章起原：Carnegie Mellon University College of Engineering
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