腦機(jī)啟偵 | 超聲波腦機(jī)接口——超聲相控陣技術(shù)（01.31）

在超聲波這個(gè)新興賽道，全球所有玩家?guī)缀醵荚谕黄鹋芫€上……大腦很多復(fù)雜功能和疾病都由跨腦區(qū)的‘神經(jīng)環(huán)路’控制，你不可能沿著一條環(huán)路插滿電極去調(diào)控它，但超聲可以做到。”

超聲波腦機(jī)接口

超聲波腦機(jī)接口旨在構(gòu)建一個(gè)“能對(duì)全腦信號(hào)進(jìn)行讀寫和分析的平臺(tái)”。

它利用相控陣技術(shù)將超聲波精準(zhǔn)聚焦于顱內(nèi)任意位置，實(shí)現(xiàn)對(duì)神經(jīng)活動(dòng)的“寫入”（調(diào)控）；同時(shí)，通過(guò)捕捉神經(jīng)活動(dòng)引起的微血管血流變化，實(shí)現(xiàn)對(duì)大腦信號(hào)的“讀取”（解碼）。

商用前景

在特定場(chǎng)景下，比如運(yùn)動(dòng)解碼方面，侵入式腦機(jī)接口控制機(jī)械臂、光標(biāo)等設(shè)備的速度和精度的優(yōu)勢(shì)是不可替代的，性能也能通過(guò)增加電極數(shù)量來(lái)提升。但它目前主要還是應(yīng)用在運(yùn)動(dòng)控制上。

從適應(yīng)癥的角度來(lái)講，語(yǔ)言解碼和運(yùn)動(dòng)解碼針對(duì)的適應(yīng)癥主要是漸凍癥跟高位截癱等疾病，市場(chǎng)相對(duì)要稍微小一點(diǎn)，不像做疼痛、中風(fēng)、帕金森，可能離臨床更近，患者更多。從這個(gè)角度，超聲波腦機(jī)接口可能會(huì)有更好的商業(yè)化前景。

超聲波的“寫入（調(diào)控）”技術(shù)

侵入式電極，是把電極插入大腦某個(gè)特定區(qū)域，對(duì)這個(gè)區(qū)域的神經(jīng)元進(jìn)行讀寫。這在局部是有效的，但也存在局限，只能作用于那個(gè)固定的“點(diǎn)”。

超聲帶來(lái)的最大突破，是對(duì)全腦任意位置進(jìn)行自由讀寫的可能性。這背后是“相控陣”技術(shù)。

■ 軍事雷達(dá)用相控陣控制電磁波，這里用它來(lái)控制機(jī)械波（超聲波）。通過(guò)精密控制多個(gè)超聲發(fā)射源的時(shí)間和相位差，可以在不開顱的情況下，在顱內(nèi)任意位置形成一個(gè)4到8毫米大小的聚焦區(qū)域。

■ 當(dāng)能量聚焦于此，該區(qū)域神經(jīng)元的活動(dòng)就會(huì)被調(diào)控，可以被“激活”（興奮），也可以被“抑制”，這為治療提供了雙向調(diào)節(jié)的可能，而電刺激通常只能讓神經(jīng)元興奮。這種多靶點(diǎn)自由調(diào)控的能力是顛覆性的。

■ 比如，大腦很多復(fù)雜功能和疾病都由跨腦區(qū)的“神經(jīng)環(huán)路”控制，你不可能沿著一條環(huán)路插滿電極去調(diào)控它，但超聲可以做到，可以先刺激A點(diǎn)，隔500毫秒再刺激B點(diǎn)，再到C點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)一種有時(shí)序的、針對(duì)整個(gè)環(huán)路的多靶點(diǎn)調(diào)控。這對(duì)神經(jīng)科學(xué)家而言是夢(mèng)寐以求的工具。

超聲波大腦調(diào)控技術(shù)的實(shí)現(xiàn)主要有什么挑戰(zhàn)

目前來(lái)看的話，以疼痛治療的臨床研究為例，疼痛有很多種不同的亞型，引起的原因可能都不相同。比如說(shuō)，疼痛和情緒有很強(qiáng)的關(guān)系，很多慢性疼痛患者都抑郁，抑郁患者都容易產(chǎn)生疼痛。

所以一些治療疼痛的藥物，本質(zhì)上調(diào)節(jié)的可能是情緒的靶點(diǎn)。所以要找到特定的亞型、特定的患者人群，然后可重復(fù)、可量化、可控且安全地通過(guò)超聲波進(jìn)行刺激治療，這是要做一系列的臨床研究的。

超聲波的“讀取（解碼）”技術(shù)

超聲波是通過(guò)采集“血流信號(hào)”來(lái)間接解碼神經(jīng)活動(dòng)的，但傳統(tǒng)的B超、或經(jīng)顱多普勒（TCD）看腦血流已經(jīng)很多年了，分辨率太低了，圖像非常模糊。

超聲波腦機(jī)接口如何通過(guò)這些信號(hào)來(lái)讀取大腦意圖？需要研發(fā)一種超快超聲成像技術(shù)，關(guān)鍵就在于“快”和“分辨率”——需要以每秒數(shù)千幀的速度，去捕捉神經(jīng)元放電前后（約有1.5秒延遲），毛細(xì)血管里發(fā)生的微小血流變化，把空間分辨率從毫米級(jí)提升到百微米級(jí)。

這項(xiàng)技術(shù)最大的好處是全腦覆蓋。一個(gè)侵入式電極陣列，比如Neuralink的技術(shù)，覆蓋的面積可能只有大腦皮層的1.3‰。而同樣一個(gè)探頭放在頭上，超聲波可以對(duì)25%的全腦體積進(jìn)行血流成像。有了這樣的數(shù)據(jù)，才有可能去研究全腦功能活動(dòng)。

AI基礎(chǔ)模型的利用

雖然“全腦讀取”聽起來(lái)很美好，但全部血流信號(hào)混雜在一起，就像一鍋粥，而且與真正的神經(jīng)放電活動(dòng)之間還有先后差別與1.5秒的延遲，如何讀出有意義的信息？

這正是目前全球范圍內(nèi)，這個(gè)領(lǐng)域最大的挑戰(zhàn)，也是最大的機(jī)會(huì)。要從這鍋粥里理出頭緒，需要靠一個(gè)強(qiáng)大的AI基礎(chǔ)模型來(lái)解釋它。

這項(xiàng)工作剛剛開始，全球都還沒(méi)有現(xiàn)成的解決方案。算法是什么、數(shù)據(jù)如何標(biāo)注、模型如何訓(xùn)練、效果如何評(píng)價(jià)，一切都是未知的。

■ 需要用多模態(tài)數(shù)據(jù)來(lái)做“交叉標(biāo)注”。比如，同時(shí)記錄有“金標(biāo)準(zhǔn)”的腦電信號(hào)和超聲血流信號(hào)，讓AI去學(xué)習(xí)它們之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，這就像早期的AI需要大量人工標(biāo)注圖片一樣。當(dāng)這個(gè)模型足夠強(qiáng)大時(shí)，才有可能從看似混亂的血流信號(hào)中，推理出大腦真實(shí)的活動(dòng)模式。

■ 加州理工學(xué)院已經(jīng)有論文證明，用血流信號(hào)可以解碼運(yùn)動(dòng)意圖來(lái)控制機(jī)械臂，這證明了方向的可行性，但延遲問(wèn)題和解碼精度仍需AI和硬件的共同突破。

節(jié)選自澎湃新聞與從業(yè)者的訪談

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