新研究表明无创脑成像可以区分手势

加州大学圣地亚哥分校的研究人员发现了一种方法，可以通过仅检查来自非侵入性大脑成像的数据来区分人们所做的手势，而不需要来自手本身的信息。这些结果是开发非侵入性脑机接口的早期步骤，有朝一日可能会让瘫痪、截肢或其他身体有问题的患者使用他们的意念来控制有助于完成日常任务的设备。

在加州大学圣地亚哥分校高通研究所的新研究中，志愿者佩戴了 MEG 头盔，并随机指示他们做出剪刀石头布游戏中使用的手势之一。一个高性能的深度学习模型解释了 MEG 数据，以超过 85% 的准确率区分手势。

该研究代表了迄今为止使用完全无创技术（在本例中为脑磁图 (MEG)）区分单手手势的最佳结果。

“我们的目标是绕过侵入性组件，”该论文的资深作者、加州大学圣地亚哥分校高通研究所 MEG 中心联合主任 Mingxiong Huang 博士说。Huang 还隶属于加州大学圣地亚哥分校雅各布斯工程学院电气与计算机工程系和加州大学圣地亚哥分校医学院放射学系，以及圣地亚哥退伍军人事务部 (VA) 医疗保健系统。“MEG 为开发最终可以帮助患者的 脑机接口提供了安全准确的选择。”

研究人员强调了 MEG 的优势，它使用带有嵌入式 306 传感器阵列的头盔来检测大脑神经元之间移动的神经元电流产生的磁场。替代的脑机接口技术包括皮层脑电图 (ECoG)，它需要在大脑表面手术植入电极，以及头皮脑电图 (EEG)，它不太精确地定位大脑活动。

加州大学圣地亚哥分校高通研究所的新研究使用了机器学习和一种称为脑磁图 (MEG) 的无创成像技术。这里展示的是 306 传感器 MEG 头盔，它通过测量磁场来检测大脑中的神经活动。

“有了 MEG，我可以看到大脑在思考，而无需取下头骨并将电极放在大脑本身上，”该研究的合著者、加州大学圣地亚哥分校高通研究所 MEG 中心主任、加州大学圣地亚哥分校名誉教授 Roland Lee 医学博士说。加州大学圣地亚哥分校医学院放射学和 VA 圣地亚哥医疗保健系统医师。“我只需要将 MEG 头盔戴在他们的头上。没有电极在植入头部时可能会破裂；没有昂贵、精细的脑部手术；没有可能的脑部感染。”

Lee 将 MEG 的安全性比作测量患者的体温。“MEG 测量你的大脑发出的磁能，就像温度计测量你的身体发出的热量一样。这使得它完全无创且安全。”

剪刀石头布

当前的研究评估了使用 MEG 区分 12 名志愿者受试者的手势的能力。志愿者配备了 MEG 头盔，并随机指示他们做出剪刀石头布游戏中使用的手势之一（就像之前的此类研究一样）。MEG 功能信息叠加在 MRI 图像上，提供大脑的结构信息。

为了解释生成的数据，电气和计算机工程博士 Yifeng（“Troy”）Bu。加州大学圣地亚哥雅各布斯工程学院的学生和该论文的第一作者编写了一个名为 MEG-RPSnet 的高性能深度学习模型。

“这个网络的特点是它同时结合了空间和时间特征，”布说。“这是它比以前的模型更好用的主要原因。”

当研究结果出来时，研究人员发现他们的技术可以用来区分手势，准确率超过 85%。这些结果与之前使用侵入性 ECoG 脑机接口的样本量小得多的研究结果相当。

该团队还发现，仅对一半采样的大脑区域进行 MEG 测量就可以产生精度损失很小 (2-3%) 的结果，这表明未来的 MEG 头盔可能需要更少的传感器。

展望未来，Bu 指出，“这项工作为未来基于 MEG 的脑机接口开发奠定了基础。”