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【本刊訊】近日，美國卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University）與明尼蘇達大學（University of Minnesota）合作一款非侵入式機器人手臂，根據卡內基梅隆大學新聞，該產品不需在大腦植入任何裝置，即可透過心智加以控制。

機器人手臂通常配有腦機介面（brain-computer interface, BCI），透過腦內植入物測得的訊號控制機器人設備，且性能還不錯;當這些設備的控制越趨精密時，便能用於完成更多的日常任務。截至目前為止，能成功控制機器人手臂的腦機介面，多需使用侵入式的腦部植入物，這些植入物需要大量的醫學和外科專業知識才能正確安裝和操作，更不用說它的成本與潛在風險有多高，不容易在臨床上使用。

因此，腦機介面研究所面臨的挑戰，就是開發幾乎不需侵入性植入物的裝置，倘若研製成功，將是癱瘓者的一大福音，甚至有在一般族群裡也具備發展潛力。只不過，若以非侵入性的外部傳感器取代植入物，則所接收到的訊號較不清晰，進而導致控制的精準度不足。

卡內基梅隆大學生物醫學工程榮譽教授何斌（Bin He）表示，神經訊號的破譯與非侵入式裝置的實用性，都將對相關產品產生重大影響。利用新的傳感和機器學習技術，研究團隊便能夠探測大腦深處的訊號並提升解析度。此外，透過非侵入式神經成像（neuroimaging）和持續追踪放大器（continuous pursuit paradigm），就可以克服腦電圖（EEG）訊號嘈雜的問題，也顯著改善其神經解碼的功能，甚至還能實時、連續地控制機器人手臂。 非侵入式的機器人手臂在過去僅能試圖「追趕」大腦的指令，而此研究中受試者所使用的手臂，能夠及時追蹤電腦螢幕上的游標，且動作更為平順。此外，團隊為腦機介面實驗建立新架構（framework）來提升使用者的參與和訓練程度，並加強腦電圖神經訊號數據的空間解析度，進而改善介面中的大腦與電腦的組件效能。

該項裝置迄今已在68個健康受試者中進行測試（每人最多10次），與過去的機型相比，受試者在腦機介面的學習效能大幅提升近500%。使用腦機介面的學習成效，在研究團隊獨特的手法下，不僅在傳統任務中提升60%，連續追蹤滑鼠游標的這個動作更提高到500%之多。
未來，研發團隊計劃做進一步的臨床試驗，並打造所有人都能輕鬆使用的產品。
 

新聞來源

Ferri, E. Siminos and T. Fülöp, Enhanced target normal sheath acceleration using colliding laser pulses, Communications Physics, 2019.