△我司一璞小姐姐
你想象的腦機接口，是不是要帶個帽子，上面有很多洞洞，把腦袋搞成一個蜂窩?
不不不，現在不用了。
只要在脖子后面貼一張薄薄的軟軟的“膏藥”，再套一條時尚的發帶，不用植入任何設備，也不用注射奇怪的試劑，就能用意念來控制機器了。
比如，腦電波操控輪椅：
△來自老番茄
啊不對，是這個：
△已加速
前進，后退，左轉，右轉。
系統能讀懂人的心，經過6個人類親身測試，接收每個指令的準確率，都超過了90%。
這樣，高位截癱的人類，動動腦子就可以出去玩了。
這是佐治亞理工學院的Woon-Hong Yeo教授，帶領團隊成員，借用深度學習開發出的新型腦機接口，登上了Nature的機器智能子刊。
它不止能支配輪椅，還能幫助小機器人靈活走位：
△已加速
它很薄，但很有深度
佐治亞理工學院的這套可穿戴腦機接口，顯然比傳統設備輕便許多，只有一條發帶，和一貼“膏藥”。
他們為其取名SKINTRONICS。
這一套新設備，其實是新型納米膜電極，柔性電子設備和深度學習算法結合的產物。
在硬件上，主要有三個組成部分。
首先，是高度靈活的，安裝在頭發上的電極。電極可以通過頭發與頭皮直接接觸。
傳統的“濕”電極與導電凝膠耦合，以充分捕獲信號，需要花費大量的時間來設置并進行定期維護。此外，水基凝膠還會隨著時間的流逝而蒸發，導致皮膚電極接觸阻抗衰減。
相比之下，SKINTRONICS采用的干電極，性能更為優秀。
當施加輕微的向下壓力時，干發電極的導電撓性彈性體支腿會輕微張開，與頭皮更好地接觸。
其次，是超薄納米膜電極。
這一塊皮膚狀電極具有網眼結構，采用氣溶膠噴射印刷，可以拉伸。這樣的設計能減少運動偽影，并增強皮膚與電極之間的接觸阻抗。
整個系統實際采用了三個彈性頭皮電極，用發帶固定。而皮膚狀印刷電極則被放置在耳后，通過柔性薄膜電纜連接到SKINTRONICS系統中。
最后，就是那塊“膏藥”——柔性無線電子設備。
通過微細加工技術，材料轉移印刷和軟硬件部件集成的一套組合拳，多通道柔性電子系統被封裝在柔軟的彈性膜中。
柔軟到即使彎折180°，也不會對設備產生不利影響。
這一塊柔性電路集成了藍牙模塊，大腦記錄的腦電圖數據會在其中進行處理，然后通過藍牙傳輸到電腦上，有效范圍為15米。
不過，光靠傳感器是不夠的。
橫在面前的還有兩個難題：
一是，SSVEP信號比較低，在幾十微伏的范圍，和身體里的電噪音很接近。所以，這樣的信號不容易分析。
二是，人類的大腦有個體差異，每個人發出的信號都會有所不同，容易影響系統對用戶指令的理解。
如果理解有偏差，就沒辦法按照人類的想法，來操控輪椅了。
所以，研究人員想到了深度學習。
一只CNN要學會根據腦電信號，準確分析出人類的指令。
而人類發出指令的方式，是做出某個動作：閉眼、看上面、看下面、看左邊、看右邊。不同的動作，有不同的腦電信號：
△已加速
AI按照頻率 (Hz) 的不同，把信號分成了5類，對應的指令是：
一是無動作，二是往前走，三是逆時針，四是順時針，五是往后退。
訓練好的CNN，學到了一套權重，對分類更有幫助的參數，可以拎出來。
因為，它們代表了那些電極所在的點位，發出的信號更加有用。畢竟，不同位置收獲的信號質量并不一樣。
淘汰一部分獲取信號不給力的電極，可以有效減少傳感器的數量。只保留位置最佳的電極，也有助于AI理解人類的意圖。
研究人員說，AI不需要提前了解特定的信號種類，深度學習在傳統方法很難分解出特征的情況下，就派上了用場。
離線訓練完成之后，團隊在6個人類身上進行了輪椅控制測試。
結果，AI對4種指令的判斷，準確率都在90%以上：
成功了。
不過，就像開頭提到的那樣，這一套指令不止能拿來控制輪椅。
小機器人的走位，也可以靠它支配：
△已加速
就連播放課件的時候，也用得上：
△已加速
大概，也能拿來打游戲吧。
當然，這項研究的價值，還不止于此。
助力病理研究
經典的EEG(腦電圖)系統必須覆蓋大部分頭皮才能獲得信號，在應用當中，無疑給使用者帶來了身體和心理上的雙重壓力。
而這樣小型、可穿戴式的腦機接口設備，將改變這一現狀，為運動障礙人士帶來更多的便利。
論文的通訊作者Woon-Hong Yeo介紹說，下一步研究，將集中在完全彈性的，無線自粘式電極的研究上。這樣的電極可以直接安裝在有頭發的頭皮上，無需再借發帶之力。
并且，他們會進一步將電子器件小型化，以集成更多電極。這樣，SKINTRONICS系統將能用來檢測運動障礙者的運動誘發電位或運動心像(Motor Imagination)，服務于未來的治療應用研究。
注：運動心像，是人在心理上模擬/排練某種動作的過程，可用作精神康復。
在另一位論文作者Audrey Duarte的一項睡眠研究中，就已經用上了這套簡單的EEG監測系統，來監測人們在自己家中睡覺時的神經活動。
使用以往的設備，這類研究只能在實驗室中進行，還會讓受試者感到相當不舒服。
或許，阿爾茲海默癥等復雜病癥的神經病理學研究，也將從此處獲得新的突破。
研究團隊
論文的通訊作者，是佐治亞理工學院機械工程學院和生物醫學工程系的助理教授Woon-Hong Yeo。
Woon-Hong Yeo本科畢業于韓國仁荷大學，2011年在華盛頓大學拿到博士學位，17年成為佐治亞理工學院的助理教授。
一作Musa Mahmood是Woon-Hong Yeo的弟子，從弗吉尼亞聯邦大學(VCU)一路追隨Yeo來到佐治亞理工學院，目前在Yeo的課題組讀博。
研究團隊還包括Yeo課題組的Yun-Soung Kim，Saswat Mishra和Robert Herbert，以及佐治亞理工學院心理學學院副教授Audrey Duarte，肯特大學的Deogratias Mzurikwao，和威奇托州立大學的Yongkuk Lee。（文/栗子 魚羊）
責任編輯：Rex_07
