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近日，中國科學院自動化研究所的研究團隊開發(fā)了一款自適應混合腦機接口（hBCI）系統(tǒng)，并在康復領(lǐng)域取得了重要突破。該系統(tǒng)結(jié)合了運動想象（MI）和穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位（SSVEP）技術(shù)，為腦卒中患者的手部功能恢復提供了全新方案。研究通過實驗驗證了該系統(tǒng)的有效性，并發(fā)現(xiàn)其能夠顯著提升腦卒中患者的手部動作識別準確率和神經(jīng)參與度。相關(guān)研究發(fā)表于《IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering》。

1、研究背景

每年全球新增腦卒中患者約1370萬人，其中65%的患者會面臨長期手部功能障礙。手部的精細運動能力占上肢功能的90%，對于患者重新融入日常生活至關(guān)重要。傳統(tǒng)的康復訓練方法雖然能在一定程度上恢復功能，但由于訓練過程單調(diào)重復，患者的積極性常常不足，進而影響康復效果。腦機接口（BCI）提供了一條大腦與外部設備之間的直接溝通通道，通過解碼大腦信號來生成控制指令。近年來，基于運動想象（MI）的BCI系統(tǒng)在腦卒中患者康復中顯示出巨大的潛力。運動想象任務可以激活運動皮層區(qū)域，誘導腦部神經(jīng)可塑性，從而幫助患者恢復受損的運動功能。

然而，基于MI的單一BCI系統(tǒng)由于其空間分辨率較低、信噪比不佳，在精細手部動作的解碼準確率方面表現(xiàn)不理想。為了克服這些限制，研究團隊開發(fā)了一種結(jié)合穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位（SSVEP）與MI的混合腦機接口（hBCI）系統(tǒng)，以提高解碼精度并增強患者的神經(jīng)參與度。

2、研究概述

基于功能化導電聚合物的設計，研究團隊設計了功能化聚苯胺基時序黏附水凝膠貼片。它可以實現(xiàn)心臟的同步機械生理監(jiān)測和電耦合治療，并牢固附著在心臟表面監(jiān)測心臟的機械運動和電活動。

研究中提出的自適應混合BCI系統(tǒng)通過結(jié)合運動想象任務（MI）和SSVEP，解決了單一BCI系統(tǒng)在解碼準確率上的瓶頸。SSVEP通過視覺刺激誘發(fā)大腦響應，通過12Hz、10Hz、8.57Hz和7.5Hz的頻閃視覺信號，引導患者進行手部動作的想象。圖1展示了系統(tǒng)的基本組成，包括EEG設備、軟機器人手套和虛擬現(xiàn)實平臺。實驗表明，結(jié)合MI與SSVEP的混合BCI系統(tǒng)，能在增強腦部神經(jīng)活動的同時，大幅提升手部動作識別準確率。例如，健康志愿者的手勢識別準確率達到了94.37%，而腦卒中患者的識別準確率也達到了79.38%。

圖1：實驗裝置的系統(tǒng)圖（圖片來自原文）

為了進一步提高患者的康復體驗，研究團隊設計了一款自適應軟機器人手套，該手套能夠根據(jù)腦機接口系統(tǒng)的識別結(jié)果，輔助患者完成特定的手部動作。圖2展示了手套的結(jié)構(gòu)及其執(zhí)行的四種動作，包括三指捏、兩指捏、手掌抓握和手部伸展。在實驗中，患者不僅在虛擬場景中看到其動作的實時反饋，還能通過手套獲得物理反饋，這種雙重反饋機制能夠顯著提升患者的神經(jīng)參與度，加速神經(jīng)重塑過程。

與傳統(tǒng)康復手段不同，這款軟機器人手套通過實時監(jiān)測事件相關(guān)去同步化（ERD），確保患者能夠有效完成運動想象任務。通過對ERD信號的動態(tài)調(diào)整，系統(tǒng)能夠自適應患者的個體差異和心理狀態(tài)，確保每一次的康復訓練都能充分激活大腦皮層區(qū)域。

圖2：設計的柔軟機器人手套（圖片來自原文）

在本次研究中，研究團隊共招募了8名健康志愿者和6名腦卒中患者，分別進行了多個實驗以驗證該系統(tǒng)的有效性。實驗設計如圖3所示，研究團隊通過對比MI、SSVEP、MI-SSVEP以及自適應hBCI四種不同條件下的實驗，分析了系統(tǒng)的性能。結(jié)果表明，混合腦機接口系統(tǒng)在手部四種不同手勢的識別中表現(xiàn)出色：健康志愿者的手勢識別準確率平均達到了94.37 ± 4.77%。腦卒中患者的手勢識別準確率也有顯著提升，達到了79.38 ± 6.26%。

圖3：實驗設計（圖片來自原文）

此外，通過比較不同數(shù)據(jù)長度下的分類準確率，研究發(fā)現(xiàn)，當數(shù)據(jù)長度為4秒時，識別準確率和信息傳輸率（ITR）都達到了最佳水平。圖4展示了不同數(shù)據(jù)長度下的SSVEP數(shù)據(jù)頻譜以及健康與患者群體的分類準確率變化。

圖4：對比實驗的結(jié)果（圖片來自原文）

研究還發(fā)現(xiàn)，混合腦機接口系統(tǒng)的實時反饋機制能夠有效提升患者的神經(jīng)參與度。通過事件相關(guān)去同步化（ERD），研究人員能夠監(jiān)測到在進行運動想象任務時，患者的大腦神經(jīng)活動水平。實驗數(shù)據(jù)顯示，混合任務下的ERD水平與單純的運動想象任務相似，證明該系統(tǒng)在保持神經(jīng)活躍度的同時能夠?qū)崿F(xiàn)更精準的手部動作解碼。圖5展示了健康志愿者和患者在SSVEP和MI-SSVEP條件下的分類準確率混淆矩陣。

圖5：識別精度的混淆矩陣（圖片來自原文）

3、研究意義

該研究的突破在于通過多模態(tài)腦機接口技術(shù)與自適應軟機器人手套相結(jié)合，為腦卒中患者提供了一種全新的手部功能康復方案。該系統(tǒng)不僅提高了手部動作的識別精度，還確保了患者在康復訓練中的神經(jīng)參與度，最大化了康復效果。未來，隨著技術(shù)的進一步發(fā)展，這種基于腦機接口的康復方法有望廣泛應用于臨床實踐中，為全球數(shù)百萬腦卒中患者帶來福音。

參考文獻：

Su J, Wang J, Wang W, et al. An Adaptive Hybrid Brain Computer Interface for Hand Function Rehabilitation of Stroke Patients[J]. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2024, doi: 10.1109/TNSRE.2024.3431025