腦-機接口(Brain-Computer Interface ,BCI) 技術形成于 20世紀70年代 (1973 年,Vidal)，是一種涉及神經科學、信號檢測、信號處理、模式識別等多學科的交叉技術。目前，BCI技術已引起國際上眾多學科科技工作者的普遍關注，成為生物醫學工程、計算機技術、通信等領域一個新的研究熱點。

BCI 是一種連接大腦和外部設備的實時通信系統。他可以把大腦發出的信息直接轉換成能夠驅動外部設備的命令，并代替人的肢體或語言器官實現人與外界的交流以及對外部環境的控制。換言之，BCI 系統可以代替正常外圍神經和肌肉組織，實現人與計算機之間或人與外部環境之間的通信。

BCI 技術的核心是把用戶輸入的腦電信號轉換成輸出控制信號或命令的轉換算法。在研究工作中相當重要的部分就是調整人腦和 BCI 系統之間的相互適應關系，也就是尋找合適的信號處理與轉換算法，使得神經電信號能夠實時、快速、準確地通過 BCI 系統轉換成可以被計算機識別的命令或操作信號。

說到底，腦機接口是個巨大的方向，我們學識有限，在此方向中，我們機械臂目前的應用是幫助殘疾人安裝神經假體，以恢復手臂運動功能，而殘疾人缺失運動功能，往往是感知功能。

《國家科學評論》（National Science Review，NSR）采訪了卡耐基梅隆大學生物醫學工程系主任賀斌。賀斌是非侵入性腦機接口領域的優秀科學家，2013年，他的研究團隊利用非侵入性腦機接口技術，實現了意念控制無人機飛行并跨越障礙，2019年，他的團隊又實現了意念控制下機械臂對運動光標的連續追蹤。在這次訪談中，賀斌談到了腦機接口技術的歷史與未來應用方向，并著重介紹了非侵入性腦機接口相關的機遇與挑戰。

在2019年將該研究成果已經在Nature 旗下期刊 ScientificReports公開發表，題為《非侵入性神經成像可增強連續神經跟蹤，實現機器人設備控制》(Noninvasive neuroimaging enhances continuous neuraltracking for robotic device control)。世界上首次實現了人腦在不植入情況下來控制機械臂，實現憑借“意念”控制機械臂在三維空間抓取、放置物體和控制飛行器飛行。
 

傳送門：www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.aaw6844

通過腦-計算機接口(BCI)技術檢測心理意圖和控制外部設備，為改善包括肌萎縮側索硬化癥和脊髓損傷在內的各種神經疾病患者的生活打開了大門。這些認識使患者能夠與實驗室里的臨床醫生和研究人員進行交流，只需簡單地想象不同身體部位的動作。BCI都恢復了曾經失去的身體功能，包括獨立行走、手的功能操作和語言交流。

（以下圖片來源于Noninvasive neuroimaging enhances continuous neuraltracking for robotic device control）

早在2012年，浙大團隊就在猴子腦中植入微電極陣列，運用計算機信息技術成功提取并破譯了猴子大腦關于抓、勾、握、捏四種手勢的神經信號，使猴子能通過自身“意念”直接控制外部機械手臂。進一步的在2014年，浙大團隊在人腦內植入皮層腦電微電極，實現“意念”控制機械手完成高難度的“石頭、剪刀、布”手指運動，創造了當時的國內第一。

去年1月16日，浙江大學對外宣布“雙腦計劃”重要科研成果，該校求是高等研究院“腦機接口”團隊與浙江大學醫學院附屬第二醫院神經外科合作完成國內第一例植入式腦機接口臨床研究，患者可以完全利用大腦運動皮層信號精準控制外部機械臂與機械手實現三維空間的運動，同時首次證明高齡患者利用植入式腦機接口進行復雜而有效的運動控制是可行的。
 

浙大求是高等研究院教授王躍明說，腦機接口領域的研究需要神經科學、信息科學、機械工程和醫學等多個學科的緊密合作，而浙江大學綜合性大學的特征為學科交叉提供了很好的土壤。

從最初實現電極植入大鼠腦部的“動物導航系統”到腦機接口應用在人的大腦上，團隊花了十余年的時間。而今天的這項研究也意味著浙江大學的腦機接口技術已經可以躋身世界最先進水平。

（以上摘于浙江大學求是新聞網）

例舉的兩個案例，表明了一樣的原理：

1. 讀取神經活動信息

   探測中樞神經的某些神經元，探測器進入到神經活動中。

2. 傳輸神經活動信息

3. 映射神經活動信息

   將神經活動信息映射為機器運動模式，當完成后，通過無線傳輸到機械臂。

4. 傳輸機器運動信息

5. 執行機器運動指令

   在機械臂接收到指令開始運動，在運動中接觸到某些物體，臂會給物體產生一些壓力，反之物體也會給臂一些反作用力。這些反作用力可以通過手臂上的壓力傳感器接收，再經過無線傳輸到達身體某一部位的皮膚上后，傳輸到神經系統，產生響應的感距。

6. 感知運動反饋信息

7. 傳輸運動及感覺運動反饋信息

講了這么多，機械臂的運用無非是感受到指令到執行指令，但這小小的一個動作，需要科學家們耗時數十年研究而得來，致敬科研工作者！同時，希望機械臂更快的走向醫療轉化，為更多康復患者帶去希望！