黑科技！机器学习与神经科学让四肢瘫痪患者重获运动能力

本周的《自然》杂志上发表了一项研究Restoring cortical control of functional movement in a human with quadriplegia，第一次记录了使用从大脑运动皮层记录的信号成功让一个瘫痪患者恢复多个手指，手和手腕的运动能力。

24岁的Ian Burkhart在刷一张信用卡, 他曾经以为他永远也没法再这么做了。由于2010年的一次意外，他从肩膀一下的部位都瘫痪了。通过使用神经旁路技术，他重获了他的手部功能。
来源：Ohio State University Wexner Medical Center/ Batelle

瘫痪影响世界上上百万人的生活，涉及大脑和肌肉之间的信号通路受阻。已经有把神经活动转化成例如机器臂之类的辅助设备的控制信号的人类患者使用的系统，也有此类系统被用于非人类灵长类动物瘫痪的肌肉的激活驱动中。但是直到现在，这种方法还没有展示过在人类中成功实时恢复运动能力的案例。

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Feinstein Institute for Medical Research的Chad Bouton用60秒时间简要介绍了这项研究。视频来源：Feinstein Institute Productions

美国的Chad Bouton, Nick Annetta, Ali Rezai和他们的研究团队在一位24岁四肢瘫痪的男性被试的运动皮层中植入了一个微电极阵列，这位男性是由于颈椎脊髓受伤而瘫痪的。研究者使用机器学习算法来解码神经元的活动，并且用一个神经肌肉电刺激系统来控制前臂的肌肉激活。被试在植入了这个电子“神经旁路”后，在15个月中每天进行三次训练。这个系统让被试可以进行独立的手指运动，和六种不容的手腕与手部活动，让他可以抓握，操纵和释放物体。

24岁的Ian Burkhart在玩Guitar Hero游戏，这是神经旁路科技研究的一部分。他大脑中的一个电脑芯片接收他的想法，将其解码然后给他手臂上带的一个袖套发送信号，让他能够移动他的手。 
来源： Ohio State University Wexner Medical Center/ Batelle

此外，被试也能够使用这个系统来完成和日常生活相关的功能任务，例如抓住一个瓶子，将其内容物倒入一个罐子，并且用一根棒子搅拌罐子中的内容物。

虽然需要在在微电极技术，电刺激系统和依赖的机器算法上进行改进才能让这些结果更广泛的被应用，研究者表示这项工作将推进受瘫痪影响的人的神经植入假体技术的发展。

Ohio State University Wexner Medical Center/ Batelle采访本这篇nature论文作者和被试的视频

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