大数据文摘授权转载自学术头条

作者：刘芳

2020 年 8 月，马斯克兴奋地向全世界介绍了他的 Neuralink 0.9 版脑机接口（BMI），被植入脑芯片的小猪也一举成名。然而，最新研究却显示，马斯克的脑机接口很可能已经落伍了。

事情是这样的，来自加州理工大学和法国生物医学研究机构 INSERM 的科学家们正在利用微创性的功能性超声波技术（fUS）读取猴子的大脑活动并预测其下一步的行为方式，这将为人类用意念控制机械和计算机扫清障碍。

他们认为，相比于现有的侵入式脑部手术，利用 fUS 进行的单次实验解码（single-trial decoding）为更精准、更安全的脑机接口找到了方向。相关研究论文以 “Single-trial decoding of movement intentions using functional ultrasound neuroimaging” 为题发表在 Cell 子刊Neuron 上。

（来源：Neuron）

目前，神经科学家们已经可以使用非侵入性的脑电图（EEG）和功能性磁共振（fMRI)  等神经成像技术解读人类大脑的神经活动。在 Neuralink 0.9 版脑机接口中，马斯克通过外科手术机器人将装有 64 根微线的芯片植入了小猪脑内，以便传感器靠近神经元直接读取大脑活动信号。

但是，对人类来说这种侵入式脑部手术存在诸多伦理及医学风险，包括急慢性局部组织损伤以及植入材料的降解等。

据论文描述，研究人员首先评估了功能性超声波技术（fUS）的潜力。fUS 成像是一种血流动力学技术，它使用超快多普勒血管造影（Doppler angiography）显示局部血容量的变化。自 2011 年推出以来，fUS 已被用于观测癫痫、嗅觉刺激等神经活动。与功能性磁共振（fMRI）成像技术不同，fUS 的使用更加方便灵活，测试对象无需躺在巨大的白色罩体中。此外，fUS 的时空分辨率和灵敏度也是 fMRI 成像技术的 5-10 倍。

两个实验：预测猴子的下一步行动

在研究中，科学家们在恒河猴大脑皮层后顶叶皮质（PPC）上方的硬脑膜外植入了微型超声波传感器。对灵长类动物来说，PPC 是位于视觉和运动皮层之间的联合皮质区域，参与高级认知和决策功能，负责对多感官信息的整合工作。在 PPC 中又存在负责眼跳运动的外侧顶内区（LIP）和负责手抓运动的顶前区（PRR）。虽然在植入过程中都需要移除动物的一小块头骨，但超声波传感器并不穿透大脑组织，因此和侵入性电极植入相比属于微创手术。之后，研究人员使用计算机算法对 fUS 生成的数据进行处理。

为了探究 fUS 的数据是否能帮助计算机预测猴子的下一步行动，科学家们训练了两只猴子来执行指令。一开始屏幕中央会出现一个光点，进而另一个光点在其周边闪烁。当中心的光点消失时，研究人员会给猴子们数秒的时间来记住周边光点的位置，进而猴子会用眼动或操纵杆来指示周边光点。由此，研究人员评估了 fUS 在三个方面的预测能力：猴子的行动时间；行动方式（手或者眼神）；以及行动方向（左右）。

同时，为了在 PPC 中寻找与目标相关的血流动力学信号，研究人员在猴子们的硬脑膜上放置了一个小型的 15MHz 线性传感器来获取 fUS 图像。该传感器可提供 100um*100um 的空间分辨率，厚度为 400um，可覆盖面积宽为 12.8mm，侵彻深度为 16mm。研究人员将探头表面放置在了 PPC 上的冠状位（下图 A 和 B），然后他们选择了可显示行为调节血流动力学活动的包含顶叶内侧沟（IPS）外侧和内侧的超声波图像。

（来源：该论文）

在第一个实验中，名为 H 和 L 的两只猴子被要求用眼神来指示位置。首先，他们需要盯住处于屏幕中心的红色菱形光点， 接下来，将会有另一个红色菱形光点在其左侧或右侧闪烁。在 4-5 秒的时间内，H 和 L 需要盯着中心光点并记住其周边光点的位置。当中心光点突然消失时，H 和 L 需要用眼神迅速找到周边光点的位置并在获得奖励之前保持注视。在 16 天内，研究人员收集了 2441 次试验的眼动数据， (1209 次来自猴子 H，1232 次来自猴子 L) ，并基于统计参数图将 PPC 的活动模式可视化（下图 B 和 G）。

（来源：该论文）

在第二个实验中，研究人员训练猴子使用操控杆来指示光点的位置。实验开始时，H 和 L 需要盯住屏幕中心的红色菱形光点，并将操纵杆定位到它的中心（绿色圆圈为操纵杆）。接下来，一个目标光圈（绿色圆圈）在其左侧或右侧闪烁。接下来，H 和 L 需要在数秒中记住周边光圈的位置并保持对中心光点的注视。指示操纵杆的绿色圆圈消失后，H 和 L 需要凭借记忆将操纵杆移动到目标光圈位置，并在获得奖励之前保持位置。

这次，研究人员共获得了 1480 个试验数据（543 个来自猴子 H，937 个来自猴子 L）。在整个过程中，猴子的眼神都需要保持专注（下图 A），记忆阶段从 3.2-5.2 秒不等，这取决于动物的训练和成功率（平均为 4.2 秒）。

（来源：该论文）

可与现有技术一较高低

在完成这两项实验之后，研究人员将数据输入电脑，并使用 CPCA（class-wise principal-component analysis）来降低数据维数。论文指出，CPCA 非常适合于高维、小样本的判别问题。然后，研究人员使用 OLSR（ordinary least-squares regression）将转换后的 fUS 数据回归到移动方向的类别标签（左右）。最后，研究人员使用 LDA（linear discriminant analysis）将每个试验的结果分类为假定的向左或向右移动。在所有试验中，对眼动预测的平均准确率达到了 78.6%（p<0.001），对手部动作预测的平均准确率为 88.5%（p<0.001）。

（来源：该论文）

研究人员认为，他们在神经成像技术的单次试验灵敏度方面取得了重大进展，使得 fUS 的能力与现有较成熟的其他技术得以一较高低。在实时神经反馈等神经科学调查方面，fUS 成为了可信赖的新技术。虽然在实验中研究人员只是使用了恒河猴，但他们认为这种微创技术可以很好的转化到到人类的神经成像技术，并将最终应用于脑机接口。

论文最后提到，脑机接口前途广泛，可以帮助神经损伤的残障人士恢复运动能力，提高生活质量，而 fUS 的技术进步是开发侵入性更小、分辨率更高、可扩展的脑机接口的关键一步，这项技术将使研究人员能够对大脑回路的功能和故障 (包括神经损伤和疾病) 有更深入的了解。未来，用意念控制机械臂和鼠标或将成为可能。

参考资料：

https://www.cell.com/neuron/fulltext/S0896-6273(21)00151-3

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