美國斯坦福大學研發出“手寫腦機接口”

英國《自然》雜志12日發表的一項神經科學突破：美國科學家團隊研究演示了一種幫助癱瘓人士交流的方法，該方法利用計算機，從腦信號解碼腦海中“意圖手寫”的動作，達到了比此前任何時候都要快很多的速度。這一成果有望實現比之前更為高效準確的交流。

讓失去行動或說話能力的人恢復與外界的交流，這是腦機接口技術的重要功能與目標。這個領域的一個主要研究方向是恢復大運動功能，比如拿握或抓取。然而，高度精細的動作，比如手寫或盲打，雖然能加快交流速度，但此前的交流只能通過2D計算機光標進行點選式打字來實現，速度一直局限在每分鐘最多40個字符左右。

此次，包括美國斯坦福大學科學家在內的聯合團隊在研究中發現，一位頸部以下癱瘓的研究對象在使用一種新的“手寫腦機接口”時，寫字速度能達到每分鐘90個字符，準確率為94.1%。

研究人員讓這名研究對象想象自己握著一只筆，在方格紙上“試圖”寫句子，就好像他的手部沒有癱瘓一樣。在練習過程中，這個腦機接口會使用一種神經網絡，也就是一種機器學習方法，將神經活動中意圖手寫的動作實時轉換成文字。最終實現的打字速度，是迄今報道過的其他腦機接口的兩倍多，相當于研究對象同年齡層人群用手機的一般打字速度（每分鐘115個字符）。

這一概念驗證研究結果，提出了一種腦機接口的新方法，其表明了“手寫腦機接口”能準確解碼癱瘓多年患者的快速、精細動作。然而，在投入大規模臨床應用前，仍需進一步驗證該技術的使用壽命、安全性和效果。此外，研究團隊還建議將這種方法拓展應用到所有無法直接觀察的序列行為上，比如解碼無法說話人士的言語。

而在同時發表的新聞與觀點文章中，美國華盛頓大學兩名科學家認為，該技術“需要擁有極佳的效果和使用益處，才能證明在患者腦部植入電極所產生的費用和風險是值得的。”

兩個微小的植入電極陣列將控制手和手臂的大腦區域的信息傳遞給一種算法，該算法將其轉換為出現在屏幕上的字母。