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    腦機接口技術(shù)在意識障礙領(lǐng)域應(yīng)用的前景展望

    2015-01-21 18:58:44李遠清
    關(guān)鍵詞:腦機準確率病例

    李遠清

    ·教學視頻·

    腦機接口技術(shù)在意識障礙領(lǐng)域應(yīng)用的前景展望

    李遠清

    腦機接口(brain computer interface,BCI)研究的是在大腦與外部設(shè)備之間建立新的通信通道,進行信息傳遞。這項技術(shù)在上世紀九十年代起步,2000年后逐漸成為研究熱點。BCI的研究涉及生物、醫(yī)學、計算機、通信等眾多領(lǐng)域,是一個交叉學科的研究方向。隨著BCI的發(fā)展,動物士兵、昆蟲士兵相繼出現(xiàn),一些輔助診斷和輔助治療的BCI系統(tǒng)在醫(yī)學上開始越來越廣泛的被應(yīng)用。本視頻介紹腦機接口在意識障礙領(lǐng)域的應(yīng)用。這個技術(shù)在國內(nèi)外,都只是方興未艾。

    一、背景與方法

    目前對于植物生存狀態(tài)(vegetative state,VS)和微小意識狀態(tài)(minimally conscious state,MCS)的評估或診斷,主要是基于各種行為量表,如格拉斯哥昏迷評分(Glasgow coma scale,GCS)和Johnson康復機構(gòu)附屬JFK醫(yī)學中心的昏迷恢復量表(coma recovery scale revised,R-CRS),這樣做的缺陷是誤診率很高。因此設(shè)想用BCI量化人的意識程度。

    BCI作為信號轉(zhuǎn)換系統(tǒng),包括信號的采集、處理、輸出和反饋等裝置。信號采集系統(tǒng)是腦機接口的輸入裝置,用于采集大腦活動的信號。首先提取腦信號,然后將腦信號進行處理,把這個信號翻譯成一種控制信號,控制信號作用于患者以后就得到反饋,然后患者根據(jù)這個反饋可以實時地調(diào)節(jié)腦信號,從而達到提高控制效果的目的。

    BCI所用的腦信號可以是功能性磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI),但是它的成本太高了,而且實時性也很差;也可以是功能性近紅外光譜(functional near infrared spectroscopy,fNIRS),但目前也比較貴,而且不是很穩(wěn)定;最現(xiàn)實的還是用腦電圖,因為腦電圖相對來講便宜,而且使用起來很方便,不足之處是它的信號質(zhì)量會差一些。

    信號處理系統(tǒng)是BCI的核心部分,通過它實現(xiàn)將輸入信號向控制信號的轉(zhuǎn)化。信號處理系統(tǒng)可分為特征提取和特征轉(zhuǎn)換算法兩個部分。

    特征轉(zhuǎn)換算法旨在將特征提取后的信號轉(zhuǎn)換為控制外界裝置的命令。不同的BCI采用了不同的特征轉(zhuǎn)換算法。特征轉(zhuǎn)換算法通過一定的特征轉(zhuǎn)換函數(shù)將信號特征劃分為不同的類別。特征轉(zhuǎn)換函數(shù)可以是線性的,也可以是非線性的。線性的轉(zhuǎn)換函數(shù)包括線性判別分析和線性方程等,而非線性的轉(zhuǎn)換函數(shù)如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。BCI最普遍的輸出裝置為顯示器,如在屏幕呈現(xiàn)的信息中選擇某個字母或圖標或直接控制光標的移動。

    二、國外研究進展

    我們檢索了目前在意識障礙方面應(yīng)用BCI的文章,有以下幾篇:第一篇是柳葉刀上的一篇文章,這個也不能說是完全的腦機接口,他用16個VS病例進行實驗,12個正常人作為對照,做的任務(wù)是右手的運動想象或者腳趾的運動想象,然后進行分類和信號處理,結(jié)果發(fā)現(xiàn)16個患者中有3個(19%)能夠達到顯著的分類效果,準確率不是很高。正常對照組有9個可以達到顯著的分類效果,準確率是75%。當然還有一個很關(guān)鍵的地方,就是他用的任務(wù)是運動想象,運動想象對那些沒有特定運動經(jīng)驗的人,本身分類就不太容易。

    第二篇文章是一個MCS的個案報道。他做的任務(wù)是想象擺動腳趾和緊握右手。這個研究就比較符合BCI了,因為他增加了實時反饋的內(nèi)容。它分類的準確率平均在50%~60%,不算很高,但是最高的準確率達到82.5%。

    第三篇文章的病例多一些,有22個嚴重腦損傷的患者,包括14個MCS和8個VS,以及12個健康人對照。實驗方法一項是被動的——聽,兩項是主動的——數(shù)自己的名字,以及數(shù)不熟悉的名字。然后他做一些信號處理,主要是分析了事件相關(guān)電位(event-related potential,ERP),發(fā)現(xiàn)這些VS患者和正常人的P3波是存在差異的,但在MCS組與正常人之間沒有發(fā)現(xiàn)差異。

    第四篇文章,包括18個嚴重腦損傷患者,其中2個閉鎖綜合征((locked in syndrome,LIS),13個MCS,3個VS,以及16個健康人對照。檢測的任務(wù)是命令跟隨,18個病例里有2個病例,1例是LIS在線的有命令跟隨,還有1例MCS是離線檢測到命令跟隨。這個研究當然也是有不足之處,因為18個病例嚴格來講僅1個有命令跟隨。

    因此,就目前來講,雖然用BCI做意識障礙病例的研究是一個很有前景的方向,但是問題還很多。第一個就是準確率普遍不高,擺在我們面前的一個首要任務(wù),就是要提高準確率。關(guān)鍵問題是患者的信號和正常人的差別太大,患者的認知能力也很低。另一個問題就是大量的研究沒有包含反饋的內(nèi)容,反饋是BCI里面一個很關(guān)鍵的因素,也是一個很重要且很有意義的一個因素。

    三、我們做的工作

    下面報告我們在這方面做的一點工作。我們是和廣州軍區(qū)總醫(yī)院合作,做到現(xiàn)在近兩年時間。我們首先是用BCI來檢測意識狀態(tài),這是第一個目的。第二個目的,我們要開發(fā)那種比較強大的BCI,讓這個檢測盡量的敏感。

    我們的實驗設(shè)計是在電腦上顯示兩張照片,一張是患者自己的,一張是別人的。讓患者執(zhí)行兩個任務(wù),第一個任務(wù)是讓他選出自己的照片,第二個任務(wù)是讓他選別人的照片,不選自己的照片。我們還讓兩張照片以一定的頻率閃爍,從BCI角度來講,是兩種模態(tài)混合的。我們同時用了兩種刺激,一個是相框誘發(fā)P300波,還有一個是通過照片閃爍來誘發(fā)穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)。SSVEP和P300等皮層誘發(fā)電位信號因易于處理且不要長時間訓練而被廣泛應(yīng)用。

    P300是指在刺激出現(xiàn)后300~400 ms時出現(xiàn)的內(nèi)源性ERP,通常通過Oddball范式誘發(fā)。所謂Oddball范式,是指在標準刺激(大概率刺激)的序列中,偏差刺激或靶刺激(小概率刺激)誘發(fā)的ERP。Farwell和Donchin等最早將P300作為控制信號應(yīng)用于BCI,他們提出了基于P300的拼寫系統(tǒng)。

    SSVEP是指由固定頻率閃爍的視覺刺激所產(chǎn)生的誘發(fā)電位,通常包含了與刺激頻率相同的基波和諧波。SSVEP既與刺激信號的頻率有關(guān),也與刺激信號的強度有關(guān)。以往研究均認為,基于SSVEP的BCI依賴于注視點的轉(zhuǎn)移。Allison等認為,只要注意的焦點發(fā)生轉(zhuǎn)移,即使注視點未發(fā)生轉(zhuǎn)移也能產(chǎn)生不同的SSVEP。

    我們基于以上的研究一共納入8個病例參與這個實驗,其中包括4例VS,3例MCS,1例LIS。實驗過程中我要他選自己的照片,他這樣就盯著它看,看一會兒以后計算機再實時的處理,就可以把自己的照片給選出來,然后要他選另外一張照片也是類似的。為了讓他明白,家屬和醫(yī)生在實驗過程中反復跟他強調(diào),根據(jù)選擇結(jié)果實時地給他一個反饋,摸索對了肯定會給他一個鼓勵,錯了之后也有一個相應(yīng)的反饋。

    數(shù)據(jù)分析的過程我就不詳細講了,我們將P300和SSVEP的檢測結(jié)果合起來做一個判決,再通過統(tǒng)計檢驗得到我們的結(jié)果。結(jié)果是8個病例里有3例能檢測到命令跟隨,其中一例是VS,一例是MCS,還有一例是LIS。8例患者中對自己照片比較敏感的病例稍多一些,有5例能選出自己的照片,但是能選出別人的照片就只有3例。我們還做了離線分析和統(tǒng)計檢驗,結(jié)果都是類似的。

    這一次用BCI來做意識檢測的實驗中,我們設(shè)計了兩個程序,第一個程序是要患者識別自己的照片,第二個程序是識別別人的照片。有3個患者(37.5%)能夠完成這個任務(wù),同時ERP分析也確實發(fā)現(xiàn),他們有明顯的P300波,或者SSVEP的反應(yīng)。

    當然還有一點要強調(diào)的,如果通過BCI得到了正的結(jié)果,那么一般來講是沒問題,說明患者有意識;但是如果得到負的結(jié)果,卻不代表他真正的沒有意識。我們實驗中檢測到有意識的一個患者,他恢復的很不錯,兩個月以后他就脫離了MCS,6個月以后他就開始說話了。

    BCI是在大腦和計算機或其他電子設(shè)備之間建立不依賴于常規(guī)大腦信息輸出通路(外周神經(jīng)和肌肉組織)的全新通訊和控制技術(shù)。人們可以直接通過腦來表達想法或操縱設(shè)備,而不需要語言或動作,這可以有效增強身體嚴重殘疾的患者與外界交流或控制外部環(huán)境的能力,以提高患者的生活質(zhì)量。BCI系統(tǒng)的順利開展需要多學科多方面人才的協(xié)同工作,相信隨著各學科的不斷發(fā)展與融合,將促進其向更高科學層次和更深技術(shù)內(nèi)容的境界發(fā)展,并將以其實用性應(yīng)用于更多領(lǐng)域。

    2015-02-09)

    (本文編輯:楊藝)

    10.3877/cma.j.issn.2095-9141.2015.02.017

    510600廣州,華南理工大學自動化科學與工程學院

    李遠清,Email:yuanqingli@163.com

    李遠清.腦機接口技術(shù)在意識障礙領(lǐng)域應(yīng)用的前景展望[J/CD].中華神經(jīng)創(chuàng)傷外科電子雜志,2015,1(2):124-125.

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