據(jù)最新一期《自然·神經(jīng)科學》雜志報道，一項新研究證實，美國加州理工學院研究人員開發(fā)的功能性超聲（FUS）技術可以成為一種“在線”腦機接口（BMI）的基礎，這種BMI可以讀取大腦活動，通過用機器學習編程的解碼器破譯其含義，從而控制一臺延時極短、可準確預測運動的計算機。
2021年，加州理工學院研究人員開發(fā)了一種使用功能性超聲讀取大腦活動的方法，這是一種侵入性小得多的技術。
超聲波成像的工作原理是發(fā)射高頻聲音脈沖，然后測量這些聲音振動在物質（如人體的各種組織）中的回聲。聲波在這些組織類型中以不同的速度傳播，并在它們之間的邊界反射。
神經(jīng)元活動的變化會引起它們對氧氣等代謝資源的利用發(fā)生變化。這些資源通過血液重新補充，這是功能性超聲波的關鍵。在這項研究中，研究人員使用超聲波來測量流向特定大腦區(qū)域的血流的變化。他們可以記錄大腦血液流動的微小變化，空間區(qū)域只有100微米寬，大約為一根頭發(fā)那么寬。他們能夠同時測量廣泛分布在整個大腦中的微小神經(jīng)細胞群的活動，其中一些小到只有60個神經(jīng)元。
研究人員使用功能性超聲來測量非人靈長類動物頂葉后皮質（PPC）的大腦活動，該區(qū)域負責規(guī)劃并幫助執(zhí)行運動。實驗動物被教會了兩項任務：移動手來引導屏幕上的光標，移動眼睛看屏幕的特定部分。它們只需要考慮執(zhí)行任務，而不是實際移動眼睛或手，因為BMI可以讀取它們的大腦活動。
超聲波數(shù)據(jù)被實時發(fā)送到解碼器，然后生成控制信號，將光標移動到希望的地方。BMI能夠成功地對8個徑向目標執(zhí)行此操作，而平均誤差很小。
（記者張佳欣）
【總編輯圈點】
帶有濃濃科幻色彩的腦機接口技術，正在走進現(xiàn)實。“硅谷鋼鐵俠”埃隆·馬斯克對腦機接口技術的投入，進一步讓它變得炙手可熱，倍受社會關注。不過從目前來看，這項技術仍處于起步階段，存在諸多不足。比如侵入式腦機接口往往對使用者身體帶來損傷，甚至容易在創(chuàng)口引起炎癥反應；非侵入式的腦機接口需要佩戴笨重的頭盔，體驗感有待改進。與腦機接口相關的腦科學、電子信息技術、材料學等領域的科研進展，將不斷助推這項技術迭代升級。