首個即插即用腦機接口，使四肢癱瘓患者輕松控制電腦光標
“即插即用”的腦機接口
“我們認為這是試圖在大腦和計算機這兩個學習系統之間建立伙伴關系，最終讓人工界面成為用戶的延伸，就像他們自己的手或手臂一樣。”
研究人員表示，隨著時間的推移，參與者的大腦能夠放大神經活動模式，它可以利用 ECoG 陣列最有效地驅動人工接口，同時消除不太有效的信號，而這一過程很像大腦學習復雜任務的過程。
他們觀察到，參與者的大腦活動似乎形成了一種根深蒂固的、一致的大腦“模式”來控制腦機接口，這種情況在日常的重置和重新校準中從未發生過。
經過幾周的持續學習，當界面重新設置時，參與者迅速重新建立起控制設備的相同的神經活動模式——有效地將算法重新訓練到原來的狀態。
“一旦用戶建立了控制界面的解決方案的持久記憶，就不需要重新設置，”Ganguly 說。“大腦很快就會匯聚到同一個解決方案上。”
研究表明，他們可以完全停止算法的自我更新，參與者可以簡單地每天開始使用界面，而不需要再培訓或重新校準。在沒有再訓練的 44 天里，表現沒有下降，參與者甚至可以連續幾天不練習，表現也幾乎沒有下降。
“我們一直注意到，我們需要設計出一種技術，它不會被束之高閣，而是能夠切實改善癱瘓患者的日常生活。”Ganguly 說，這些數據表明，基于 ECoG 的腦機接口可以作為此類技術的基礎。
而這種即時“即插即用”的腦機接口技術一直是該領域的重要挑戰，因為大多數研究人員使用的“針形”電極往往會隨時間移動，從而改變每個電極所捕獲的信號。而且，由于這些電極穿透腦組織，免疫系統往往會排斥它們，逐漸削弱它們的信號。
ECoG 陣列雖然比傳統植入物的敏感度低，但其長期穩定性似乎彌補了這一缺陷。ECoG 記錄的穩定性對于更復雜的機器人系統（如假肢）的長期控制可能更為重要，這也是Ganguly 研究下一階段的關鍵目標。
排版：趙辰霞
編審：王新凱
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