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12/16 Research產業趨勢論壇

治療腦部、脊隨損傷 科學家致力打造新一代腦機介面系統

腦機介面系統研究將有助於腦部損傷的復健治療。法新社

科學家開發的新一代腦機介面(BCI)系統,成功以神經顆粒(neurograin)記錄下囓齒動物的神經活動,協助科學家進一步了解腦部運作,並有機會為腦部、脊隨損傷提出新的治療方法。另一項最新研究顯示,以人類腦部連結方式為基礎所打造的人工智慧(AI)網路,能夠更有效率地執行認知任務。

據Digital Health News報導,腦機介面系統可透過植入感測器,記錄腦部電子訊號,並利用這些訊號驅動電腦、義肢等外部裝置,因此不少人認為腦機介面的研究發展,有機會為腦部、脊隨損傷提出新的治療方式。

過去腦機介面系統多只利用一到兩個感測器,記錄幾百個神經元。一群來自美國布朗大學(Brown University)、貝勒大學(Baylor University)、加州大學聖地亞哥分校(UC San Diego)及高通(Qualcomm)的科學家,則試圖將感測範圍分散到整個大腦皮層,藉此打造一套先進的腦機介面系統,收集更完整的腦部活動資料。

研究團隊使用了48個稱為「神經顆粒」的無線微型神經感測器,記錄下囓齒動物的神經活動。研究團隊設計了一種可附著在頭皮的小型貼片,除了可接收感測資料,還能為神經顆粒提供電力。

這款裝置除了能記錄神經活動,也能發出微小的電脈衝啟動神經活動,未來有機會用於腦部功能障礙的復健。

研究團隊表示,這套系統進一步發展後,將可詳細記錄腦部訊號活動,讓科學家對腦部運作能有更深入的認識。

另一項由蒙特婁神經病學研究所-醫院(Neuro)與魁北克人工智慧研究所(Quebec Artificial Intelligence Institute)團隊所進行的研究,則是利用核磁共振掃描(MRI)資料重建出一套腦部連結模式,並將它套用在人工神經網路(ANN)上,希望能突破以往著重在腦部組織描述的聯結體(connectomics)研究,對腦部連接與認知技能的關係,建立進一步的理解。

研究團隊發現,套用了仿神經型態系統的人工神經網路,在執行認知記憶任務時,比起其他架構表現出更大的彈性,效率也因此提升。

研究團隊表示,人工神經網路能推動腦部結構與腦部功能的關係研究,另一方面,這樣的研究方式也能協助科學家打造出更優異的AI。

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