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2019-07-18不需在腦中植入額外裝置 可隨「心」控制的機器人手臂 451 期

Author 作者 編輯部
【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.