- 精選文章
文章專區
2014-07-01「念力」要怎麼送出來？
535 期
Author 作者
廖儀芳／臺灣大學動物學博士。
無論是漫畫、小說或電影，常常充滿著對延伸大腦控制範圍的豐富想像，像是在脊椎裝上小晶片就變成蜘蛛人勁敵的八爪博士，還有只用一個腦袋和殘缺不全的身軀重新做成戰鬥武器的機器戰警墨菲，以及利用心靈控制另一個軀體成為夢行戰士的阿凡達……等等。這些刺激又令人著迷的科幻想像，早已說明人類對於腦與心智的好奇與無限想像，也凸顯人類對這個複雜又完美的構造，極度期待認識又崇拜的心情。然而，在現實世界中，對於大腦如何操控身體，呈現日常生活的微笑、點頭、感覺迎面而來的徐徐涼風、在奔放的音樂中盡情舞蹈等等我們認為再自然不過的事情，我們究竟了解多少？當意外讓人失去這些能力時，根據人類對大腦的了解，又能給予多少的幫助呢？
除去科幻的想像，在真實神經科學研究中，直接抽取腦神經訊號，和電腦、機械手臂連結，進而成功的操控它們的夢想，一直到二十世紀末才有了重大的突破。科學家發現若是以適當數學模型加總處理、使用動物大腦皮質中的神經元活性，這些經過運算的神經訊號就可以成功的直接控制機器手臂的活動。這項研究成果使更多人投入研究，希望在不久的將來，這些運動功能嚴重喪失的肌肉萎縮性脊髓側索硬化症（漸凍人）、脊髓損傷、中風、腦性麻痺、截肢等等病患，都能有新的行動輔具可使用，使其重新自理部分的生活。然而現實的研究難題又是怎樣考驗科學家的熱情呢？這樣的腦機介面跟過去的腦機介面有什麼不同呢？
只要是能利用出自於腦的任何一種形式的活性訊號，來進行控制外部設備的裝置，我們都稱之為「腦機介面」。利用不同的偵測工具所能得到的大腦活性訊號，特性上有很大的不同，因此我們在這裡先利用偵測訊號的方式不同，將腦機介面分為侵入性和非侵入性兩類進行討論。
非侵入式的腦機介面
非侵入性的腦部訊號偵測方法中，最具代表性的是利用在頭部皮膚表面置放電極貼片，記錄頻率範圍在40 Hz以下的腦波圖（EEG）。最早的運用是控制者在經過控制思考與情緒的訓練後，在大腦枕葉產生α波，所以當你想傳達控制的指令時，就讓自己的思考進入產生α波的情境，分析腦波的裝置讀取到這種波形後就可以執行預設好的指令，例如開或關電燈。其他腦區的EEG也有類似的運用，例如利用在貓和人的感覺運動皮質區產生的μ頻波，或源自於狗的海馬迴所產生之θ頻波。由視覺刺激引起的誘發電位（visual evoked potentials, VEPs）是這類腦機介面中很有名的一種，方法是在多個腦區所對應的頭部表面都裝置紀錄電極，受試者腦波因為注意力集中到螢幕出現的視覺刺激時會產生p300電位變化，訊號分析系統可檢測出與視覺刺激相關的訊號，對多次的p300訊號進行累加，當達到可辨認的程度時，就可以下指令使機械動作。
運用在感覺運動皮質腦區，比α頻波更高頻的μ和β頻波的腦機介面，可供嚴重四肢癱瘓的病患使用，讓他們一些基本的生活需求得到滿足。通常患者在三到七個月的訓練後，在專注要移動螢幕上的圖像時，透過感覺運動皮質區量測到的大腦活動訊號μ和β頻波，經過即時的計算和分析後，可啟動一個電刺激到患者已癱的手，重新產生抓握的動作。
除了以上所說使用EEG做為腦機介面的訊號源之外，更有利用如功能性核磁共振影像（fMRI）這類影像系統做為新式腦機介面的研究。雖然這種腦機介面並不適合日常生活的使用，而且還會有好幾秒的時間延遲，但是它的空間解析度很好，尤其是還能觀察到深層腦組織的活動，所以近來許多研究的重點是將fMRI得到的腦部活動影像訊息和低頻腦波作連結，以了解運動控制時整體大腦的活動。
以EEG為腦機介面訊號來源的應用，從上面的介紹我們可以了解到，對於嚴重肢體癱瘓的患者生活品質的改善雖然有貢獻，但也僅限於使其有辦法簡單的與外界溝通，或作一些很基本的生活操作。若要滿足正常生活所需要的複雜功能，這樣粗略的腦部活動訊號是相當不足的。如果要得到腦中更高解析度的訊號，勢必要對大腦作侵入性的探測才能得到。
侵入式的腦機介面
採用低頻的腦波很容易受到肌電或機器的雜訊干擾，因此進一步發展出來的是侵入性的顱內腦電圖（electrocorticograms, ECoGs）來增進訊號的清晰度和強度。ECoGs是將偵測訊號的電極放進頭顱內，置放於硬腦膜與大腦皮質之間，和EEG相比，ECoGs得到較小範圍的大腦皮質之訊號以及較高頻的γ頻波（>30 Hz），可以代表較精確的大腦意念。因此以ECoGs為腦機介面得到訊號的正確性較高，同時所需的訓練期也較短。
更高品質的訊號取得方法是對腦內的諸多單一神經元做直接記錄。根據動作電位的全或無定律，我們可以假定不同神經元被同一根電極記錄，所得到的動作電位變化波形均有其不同的特性，且不隨時間的進程而改變。因此當電極插入腦中收取到鄰近神經元活動的訊號時，我們就可以利用分析波型的主要特徵，如振幅、波寬、波上升和下降的斜率等，為神經元做分類。過去在記錄電極的品質還不是很好時，通常要非常接近體積較大的神經元才有可能得到好的電訊號，但隨著近二十年來的科技進步和電極改良，一根品質好的電極可以獲取到鄰近數個神經元的活動，並且分辨出不同的波型。對於所記錄到的這些神經元動作電位，科學家稱之為single-units和multi-units。稱為single-units 的，代表其是單一神經元的活性，稱multi-units 的，代表是多個神經元的活性。不直接稱為動作電位的原因，在於實驗者並沒有親眼看見一顆一顆神經元，而僅憑電位波形的分析做間接判定，因此謹慎的科學家有了這樣保守的命名。
要談利用single-units和multi-units做為腦機介面的訊號來源，就要提到菲茲（Eberhard Fetz）等人在1960~1970年代於猴子身上所作的先鋒研究。他們一系列的研究發現，猴子經由學習可以將自己的大腦皮質神經元活動強度增加，來得到想要的香蕉口味小丸子。基於上述的實驗結果，幾年後施密德（Edward Schmid）大膽提出，若是將記錄到的神經元活性解析出之中運動控制的成分，將其輸入電腦，再經由電腦運算轉換成可控制機械手臂活動的訊號，這樣就能由腦直接控制機器了，如此一來，可以幫助許多失能的病患執行獨立生活所需的機能。然而，在當時，要同時穩定記錄大量神經元是很困難的技術，加上所量測的是動作電位，擷取資料的採樣頻率在一毫秒內至少要達到四十個點，一秒就是四萬點，當時根本沒有足夠負載高運算量的即時運算電腦介面，因此這個想法在過了二十多年後才得以看到一點點曙光。而這二十多年間的突破不只在等待科學家發展出可長期、多通道、多腦區的電極埋設方法，也在等待資訊工程相關的軟硬體設備發展成熟。
.png)
圖一：美國杜克大學神經工程中心建立的具有多回饋迴圈的腦機介面。
（獲尼可列利斯授權使用）
到了1990年代，查賓（JohnK. Chapin）的研究團隊發展出在大鼠腦中不同核區埋設多通道電極的長期記錄神經元活性方法，特別是他們在1995年Science期刊發表的研究成果顯示，已經可以同時間記錄多達48個神經元的活性。這個多腦區、多通道並且長期記錄的重大技術，讓這類腦機介面的發展有了大躍進。接下來在大鼠和猴子都有許多研究發表利用single-units、multiunits做為訊號來源的腦機介面，成功操控螢幕的指標或是讓機械手臂做出移動的成果。
邁向隨心所欲的腦機介面
侵入性的腦機介面借重的是大腦皮質或更深層腦區內的神經元群體之訊號，特別是與運動相關的腦區，因為這些神經元活性的調節變化與運動直接有關。然而，過去研究發現，若觀察同一個神經元的活性在重複同一個動作操作時，其活性變化的差異很大，就連不同神經元對同一個動作操作顯示出的活性變化也有很大不同。因此，要預測一個動作操作，利用單一顆神經元的活性通常無法每次都正確預測。1983年Apostolos Georgopoulos等人在恆河猴的實驗中發現，猴子手臂操作方向的決定，是由運動皮質內對這個特定方向偏好的群體神經元共同決定，而首先提出向量假說（vector hypothesis）。其做法是將有共同移動方向偏好的許多單一或多神經元活性做加總，發現可以得到與實際移動方向的相關性最高的向量值。大腦皮質對運動的控制是經由群體而非單一神經元活性決定的概念，也在往後研究運動速度、施力大小等實驗中被證實。……【更多內容請閱讀科學月刊第535期】