蒙纳士大学揭示大脑信号与相关行为之间联系

蒙纳士大学揭示大脑信号与相关行为之间的联系，用意念控制机械臂不再是科幻小说！这项研究有望让残障人士用他们的头脑控制治疗设备和假肢！

在我们的身边，或多或少都有这样一群人：他们或双目失明，依靠手杖探路前行；或失去双腿，乘坐轮椅才能活动；又或瘫痪在床，需要家人的常年陪护……他们，就是我们时常见到又容易忽视的残障人士。

据世界卫生组织（who）估计，全球大约有10亿人身患残障。其中有80%生活在发展中国家。根据最新估计，全球大约3%的人口正遭受重度残疾，也就是说，大约1.1~1.9亿的人口无法独立自主生活。

中国目前各类残疾人总数为8296万人，占全国人口总数6.34%，其中肢体残疾有2412万人，占29.07% 。基本上不到16个人当中就有一个残疾人，如果按三口之家算，平均下来5个家庭中就会有一个家庭中有残疾人。

随着中国人口的加速老龄化，以及慢性健康疾病的增加，各类残疾人和长期卧床老年人大量存在并持续增加，使得家人和社会面临前所未有的压力，助老助残问题正日益成为一个重大的社会问题。

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这个问题最近可能有突破性进展，澳大利亚蒙纳士大学的研究发现了一种新方法，可以分析大脑中的信号，用以评估我们如何控制我们的日常行为，并发现行为（比如移动你的手臂或抓取物品）语言跟大脑的内部运作之间的联系。

来自蒙纳士大学、南加州大学和纽约大学的研究人员创造了一种新的“优先子空间识别”（psi）算法，它可以记住大脑信号和观察到的行为之间的关系，并从大脑信号中提取与行为相关的动态信息。该psi算法很有希望解译大脑信号，并让患者用他们的头脑控制治疗设备。

理解大脑运作方式的一个核心挑战是，找出我们大脑活动的动态信息和它所控制的行为之间的联系，比如移动你的手臂或用手指抓住物品。我们的大脑其实每时每刻都在参与各种活动，比如走路的同时要看周围环境，还有可能要说话和听音乐，因此脑信号是十分复杂的，它包含了可同时反映一些组合活动的动态神经信号。

从大脑信号中分离出那些与特定行为（例如手指运动）有关的信号模式，是非常困难的，但也对人类非常有用，可以帮助残疾人通过思想来明确控制肢体，令残障人士得以恢复原本的能力。

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该研究的合著者黄岩（yan wong 音译）博士来自蒙纳士大学电气和计算机系统工程系和蒙纳士生物医学发现研究所。他表示在未来，该算法将很有潜力解码大脑信号，让患者用头脑控制治疗设备。

这项研究由南加利福尼亚大学的马里亚姆·沙内齐（maryam shanechi）助理教授领导，发表在《自然神经科学》（nature neuroscience）杂志上。

“将神经的动态信息模型化对于研究或解码可用行为衡量的大脑功能至关重要，如运动的计划、启动和执行；言语和语言；情绪；决策，以及运动震颤等神经功能障碍。我们也可以用这个来测量大脑的内部状态，比如口渴或饥饿。” 黄博士说到“举个例子，在未来，我们可以使用这个算法来帮助改善四肢瘫痪患者的脑机接口性能。”

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研究小组将psi应用于测量两个受试者的神经活动，他们被要求做出三维层面上的伸手和抓取的动作。籍此，研究小组发现了神经活动状态的新特征，并证实这个算法能更准确地学习每个关节的与行为相关的神经活动状态，并记录下来。

根据士的说法，这些发现非常有希望应用于监测和评估四肢瘫痪患者和神经系统疾病患者的大脑模式，并可能给神经科学带来重大临床进展。在不久的将来，瘫痪的患者只需想一下即可移动机械手臂，或仅是想一下要说的话即可产生语音。此外，该算法还可以分离与情绪症状相关的大脑信号，并对其进行实时检测，然后根据检测的数据定制治疗方案，帮助患有难治性心理健康状况（例如重度抑郁症）的患者。

期待这一技术能尽快应用在人体上，造福人类！从此，冬日战士和机械战警不再是梦想，残障人士也有机会成为各个领域的“超级英雄”！