深度學(xué)習(xí)算法“解密”腦活動
摘要: 英國《自然·醫(yī)學(xué)》雜志25日在線發(fā)表的一項研究,報告了一種可以分析四肢癱瘓患者大腦活動的深度學(xué)習(xí)算法。該算法已被用于向患者的前臂肌肉傳遞電刺激,從而恢復(fù)癱瘓
英國《自然·醫(yī)學(xué)》雜志25日在線發(fā)表的一項研究,報告了一種可以分析四肢癱瘓患者大腦活動的深度學(xué)習(xí)算法。該算法已被用于向患者的前臂肌肉傳遞電刺激,從而恢復(fù)癱瘓肢體的功能性運動。
慢性癱瘓患者的生活質(zhì)量可以通過腦機接口加以改善。腦機接口可以將控制運動的中樞神經(jīng)系統(tǒng)回路和輔助設(shè)備(例如計算機光標(biāo)或機器人設(shè)備)連接起來。近來,腦機接口已被用于繞過脊髓損傷,通過直接的肌肉刺激來恢復(fù)癱瘓肢體的功能。雖然這種方法前景可觀,但是要實際應(yīng)用仍面臨一定障礙,比如需要準(zhǔn)確快速的響應(yīng),能夠提供多種功能以及根據(jù)需要進行有效的日常重新校準(zhǔn)。
美國巴特爾紀(jì)念研究所的科學(xué)家用兩年時間,收集了四肢癱瘓患者執(zhí)行“想象的”手臂和手部運動時的腦皮質(zhì)活動記錄。他們向患者運動皮層植入微電極陣列,長期收集患者大腦活動信息。這些微電極以高時空分辨率直接采樣神經(jīng)元活動。
根據(jù)這個大型數(shù)據(jù)集,他們使用深度學(xué)習(xí)方法開發(fā)了一種腦機接口解碼器,它可以準(zhǔn)確、快速而持久地運行,并且會學(xué)習(xí)新功能,基本不需要再訓(xùn)練。實驗顯示,解碼器可用于控制電刺激設(shè)備,實時恢復(fù)患者癱瘓的前臂活動。
團隊指出,雖然示例患者可以使用解碼器來抓取和操縱物體,但是這種方法是否適用于其他患者,是否支持更長久的實際應(yīng)用,還有待進一步驗證。未來的研究應(yīng)該調(diào)查是否可以通過實際應(yīng)用中產(chǎn)生的訓(xùn)練數(shù)據(jù),而非在受控的實驗室條件下獲得的訓(xùn)練數(shù)據(jù),來生成類似功能的解碼器。(張夢然)
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(原標(biāo)題:人民網(wǎng))
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