用超声波阅读思维:CALTECH的新脑机界面

超声脑机接口

信贷:CALTECH.

一种侵入性较小的解码大脑意图的技术

当你滚动网页时,你的大脑发生了什么?换句话说,你大脑的哪些区域是活跃的,哪些神经元在和其他神经元交流,它们向你的肌肉发送了什么信号?

将神经活动映射到相应的行为是神经科学家开发脑机接口(brain - machine interface, BMIs)的一个主要目标:这种设备可以读取和解释大脑活动,并向计算机或机器发送指令。虽然这看起来像是科幻小说,但现有的bmi指数可以,例如,用机械手臂连接瘫痪的人;该装置可以解释人的神经活动和意图,并相应地移动机械臂。

发展bmi的一个主要限制是,该设备需要侵入性的脑部手术来读取神经活动。但现在,加州理工学院的一项合作开发了一种新型的微创BMI指数,它可以读出与运动计划相对应的大脑活动。使用功能超声(fUS)技术,它可以精确地绘制大脑深处精确区域的活动,分辨率为100微米(单个神经元的大小约为10微米)。

新的fUS技术是在创造侵入性更小、但仍具有高度能力的bmi方面迈出的重要一步。

非人类灵长类动物大脑中的脉管系统

非人类灵长类动物大脑血管系统的细节,使用功能性超声波成像。来源:美国诺曼

“脑机接口的侵入形式可能会使由于神经损伤或疾病而失去它的人员,”苏尔森实验室实验室和新研究中的博士生博士·诺曼(Sumner Norman)说。“遗憾的是,只有最严重的瘫痪只有选择少数少,愿意将电极植入其大脑中。功能超声是一种令人难以置信的令人兴奋的新方法,可以在不损害脑组织的情况下记录详细的大脑活动。我们推动了超声波神经影像动物的极限,并激动了它可以预测运动。最令人兴奋的是,Fus是一种具有巨大潜力的年轻技术 - 这只是我们带来高性能,更少的侵入性BMI给更多人的第一步。“

这项新研究是由Richard Andersen、James G. Boswell神经科学教授和天桥脑机接口中心主任兼主任以及加州理工学院神经科学研究所Chrissy Chen的实验室合作完成的;以及化学工程教授和传统医学研究所研究员米哈伊尔·夏皮罗。夏皮罗是陈研究所的附属教员。

描述工作的论文出现在日志中神经元2021年3月22日。

通常,所有用于测量大脑活动的工具都有缺点。植入电极(电生理学)可以非常精确地测量单一神经元水平的活性,但是当然,要求将这些电极植入大脑中。像功能性磁共振成像(FMRI)这样的非侵入式技术可以通过整个大脑进行图像,但需要笨重和昂贵的机械。脑电图(EEGS)不需要手术,但只能测量低空间分辨率的活动。

超声波的工作原理是发射高频声波脉冲,并测量这些声波振动如何在物质中产生回声,例如人体的各种组织。声音在这些组织类型中以不同的速度传播,并在它们之间的边界上反射。这项技术通常被用来给胎儿拍照在子宫内,以及其他诊断成像。

超声波也能“听到”器官的内部运动。例如,红血球,就像一辆经过的救护车,当它们接近超声波源时,音高会增加,当它们离开时音高会减少。通过测量这一现象,研究人员可以记录到大脑血液流动的微小变化,其范围可低至100微米(相当于人类头发的宽度)。

“当大脑的某一部分变得更加活跃时,流向该区域的血流量就会增加。这项工作的一个关键问题是:如果我们有一种像功能性超声波这样的技术,可以为我们提供大脑血流动力学在空间和时间上的高分辨率图像,从图像中是否有足够的信息来解码有关行为的有用信息?”夏皮罗说。答案是肯定的。这项技术可以产生目标区域神经信号动力学的详细图像,这是其他非侵入性技术如功能磁共振成像(fMRI)所无法看到的。我们产生了一种接近电生理学的细节,但侵入性要小得多。”

这项合作始于2015年夏皮罗邀请功能性超声领域的先驱、巴黎医学物理学主任Mickael Tanter在加州理工学院做一个研讨会。Vasileios Christopoulos,前安徒生实验室博士后学者(现为加州大学河滨分校助理教授),参加了这次讲座并提出了一项合作计划。夏皮罗、安德森和坦特随后获得了美国国立卫生研究院大脑计划的拨款,继续进行这项研究。加州理工学院的这项工作是由诺曼、前夏皮罗实验室博士后戴维·马雷斯卡(现在代尔夫特理工大学助理教授)和克里斯托夫洛斯领导的。马雷斯卡和克里斯托夫洛斯是这项新研究的共同第一作者。

这项技术是在非人灵长类动物的帮助下开发出来的,它们被教会做一些简单的任务,包括在特定的提示下向特定的方向移动眼睛或手臂。当这些灵长类动物完成任务时,fUS测量了后顶叶皮层(PPC)的大脑活动,PPC是大脑中参与计划运动的区域。安徒生实验室已经研究PPC几十年了,之前已经使用电生理学绘制了该区域的大脑活动图。验证精度Fus,研究人员将脑成像活动与先前获得的详细电生理数据相比。

接下来,通过在CALTECH的T&C Chen脑机接口中心的支持,该团队旨在了解FUS图像中的活动依赖的变化,甚至在启动之前也可用于解码非人类灵长类动物的意图运动。然后通过机器学习算法处理超声成像数据和相应任务,该机器学习算法将学习与哪些任务相关的大脑活动模式。一旦验证算法,就呈现出从非人类灵长类动物实时收集的超声数据。

在几秒钟内预测的算法在几秒钟内,非人灵长类动物将进行哪些行为(眼睛运动或伸出杆),运动方向(左或右),以及他们计划锻炼运动。

“第一个里程碑是证明超声波可以捕捉到与计划身体运动相关的大脑信号,”Maresca说,他在超声波成像方面有专业知识。功能性超声成像记录这些信号的灵敏度和分辨率是功能性磁共振成像的10倍。这一发现是基于功能超声的脑机接口成功的核心。”

“目前高分辨率的脑机接口使用电极阵列,需要进行脑部手术,包括打开硬脑膜(头骨和大脑之间的强纤维膜),并将电极直接植入大脑。但是超声波信号可以通过硬脑膜和大脑,而不是侵入性的。只需要在颅骨内植入一个小的、超声波透明的窗口;这种手术比植入电极的侵入性要小得多。”安德森说。

虽然这项研究是在非人类灵长类动物身上进行的,但与查尔斯·刘(Charles Liu)博士的合作正在进行中Founded in 1880, the University of Southern California is one of the world's leading private research universities. It is located in the heart of Los Angeles." class="glossaryLink ">南加州大学该研究的目的是让志愿者们研究这项技术,因为他们的大脑受到了创伤性损伤,他们的一块头骨被切除了。因为超声波可以不受影响地通过这些“声窗”,所以研究功能性超声波如何测量和解码这些个体的大脑活动将成为可能。

参考:Sumner L. Norman, David Maresca, Vassilios N. Christopoulos, Whitney S. Griggs, Charlie Demene, Mickael Tanter, Mikhail G. Shapiro和Richard A. Andersen于2021年3月22日发表的“使用功能性超声神经成像对运动意图进行一次尝试解码”。神经元
DOI: 10.1016 / j.neuron.2021.03.003

这篇论文的题目是“使用功能性超声神经成像的单次尝试解码运动意图”。其他共同作者是加州理工学院研究生惠特尼·格里格斯和查理·德曼,巴黎理工大学和法国巴黎INSERM生物医学超声技术研究加速器。研究经费由Della Martin博士后奖学金、人类前沿科学交叉学科博士后奖学金、加州大学洛杉矶分校医学科学培训计划、国家健康研究院脑计划、天桥和Chrissy Chen脑机接口中心、Boswell基金会和传统医学研究所提供。

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