超声波读心术:一种侵入性较小的解码大脑意图的技术

加州理工学院开发了一种新的脑成像应用程序，利用超声波来预测预期的发生动作。

　　

 

   

图像:非人类灵长类动物大脑血管系统的细节，使用功能性超声波非侵入性成像。资料来源:S. Norman /加州理工学院

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BMIs已经可以实现，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BMIs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BMIs方面迈出的重要一步。

“侵入式的脑机接口已经可以让那些因神经损伤或疾病失去运动能力的人恢复运动能力，”Andersen实验室的博士后研究员、这项新研究的共同第一作者Sumner Norman说。“不幸的是，只有少数最严重的瘫痪患者有资格并愿意将电极植入他们的大脑。功能性超声波是一种非常令人兴奋的新方法，可以在不损伤脑组织的情况下记录大脑的详细活动。我们突破了超声波神经成像的极限，并为它可以预测运动而激动不已。最令人兴奋的是，fUS是一项具有巨大潜力的年轻技术——这只是我们将高性能、低侵入性BMI带给更多患者的第一步。”

这项新研究是由Richard Andersen、James G. Boswell神经科学教授和陈天桥雒芊芊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。

3月22日发表在《Neuron》杂志上的一篇论文描述了这项工作。

总的来说，所有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个神经元的活动，但是，当然，需要将这些电极植入大脑。功能性磁共振成像(fMRI)等非侵入性技术可以对整个大脑成像，但需要笨重昂贵的机器。脑电图(EEGs)不需要手术，但只能在低空间分辨率下测量活动。

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。这项技术通常用于子宫内胎儿的成像，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:如果我们有一种技术，比如功能性超声波，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，那么这种成像是否有足够的信息来解码有关行为的有用信息?”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。接近电生理学的细节，但侵入性要小得多。

这项合作始于2015年化学工程和遗传医学研究所研究员Mikhail Shapiro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。前Andersen实验室博士后学者(现为加州大学河滨分校助理教授)Vasileios Christopoulos，参加了这次讲座并提出了一项合作计划。Shapiro、Andersen和Tanter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。

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。Andersen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。为了验证fUS的准确性，研究人员将fUS的脑成像活动与先前获得的详细电生理学数据进行了比较。

接下来，在加州理工学院陈天桥雒芊芊脑机接口中心的支持下，研究小组的目标是看看fUS图像中依赖于活动的变化是否可以用来解码非人类灵长类动物的意图，甚至在它开始运动之前。然后，超声波成像数据和相应的任务由机器学习算法处理，该算法了解大脑活动模式与哪些任务相关。一旦算法得到训练，它就会得到从非人类灵长类动物实时收集的超声波数据。

该算法在几秒钟内预测出非人类灵长类动物将要进行的行为(眼球运动或伸展)，运动方向(向左或向右)，以及它们计划何时进行运动。

“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，”Andersen说。

虽然这项研究是在非人类灵长类动物身上进行的，但与南加州大学(USC)神经外科医生Charles Liu博士合作的一项工作正在进行中，目的是研究由于脑外伤而切除一块头骨的人类志愿者的这项技术。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。

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原文检索：Single-trial decoding of movement intentions using functional ultrasound neuroimaging