密歇根大学(University of Michigan)的研究人员通过调谐到脑电波的一个子集，极大地降低了对神经界面的功率要求，同时提高了它们的精确度——这一发现可能会导致长期的大脑植入，既能治疗神经系统疾病，也能实现思维控制假肢和机器。

 

这个团队由Cynthia Chestek领导，Cynthia Chestek是生物医学工程副教授，也是机器人研究所的核心教员。据估计，利用他们的方法，神经界面的耗电量可以降低90%。

 

该研究的第一作者、切斯特克皮层神经修复实验室的博士候选人塞缪尔·内森(Samuel Nason)说:“目前，将大脑信号解读为某人的意图，需要和人一样高的计算机和大量的电能——相当于几块汽车电池的电量。”“将电功率降低一个数量级，最终将允许在家里实现脑机接口。”

 

神经元是我们大脑中传递信息和身体周围动作的细胞，杏耀游戏玩家是嘈杂的信号传递器。用来收集神经元数据的电脑和电极正在收听卡在两站之间的无线电。他们必须在大脑的嗡嗡声中破译真正的内容。让这项任务变得更加复杂的是，大脑就像一个数据的火龙带，它增加了能力和处理能力，超出了安全的可植入设备的极限。

 

目前，为了预测复杂的行为，比如从神经元活动中抓取物品，科学家们可以使用经皮电极，或者通过皮肤直接连接到大脑。这是可以实现的， 杏耀客户端IOS不能下载 ，需要100个电极，每秒捕捉20,000个信号，并且可以实现一些技术，比如重新激活瘫痪的手臂，或者让戴着假肢的人感知一个物体的硬或软。但这种方法不仅在实验室环境之外不切实际，而且还会带来感染的风险。

 

一些无线植入物，利用高效率，应用特定的集成电路创造，可以达到几乎相同的性能经皮系统。这些芯片每秒可以收集和传输大约16000个信号。然而，它们还没有实现一致的操作，而且与工业制造的芯片相比，它们的定制特性是获得批准作为安全植入物的一个障碍。

 

“这是一大飞跃，”Chestek说。“考虑到现有的起搏器式设备的电源供应，我们目前需要大脑机器无线接口来获取高带宽信号是完全不可能的。”

 

为了减少能量和数据需求，研究人员压缩了大脑信号。专注于超过某一能量阈值的神经活动峰值，称为阈值跨越率或TCR，意味着需要处理的数据更少，同时仍然能够预测放电神经元。然而，TCR需要听完整的神经元活动，以确定阈值何时越过，而且阈值本身不仅可以从一个大脑到另一个大脑发生变化，而且在同一大脑的不同日子也会发生变化。这需要调优阈值，以及额外的硬件、电池和时间。

 

通过以另一种方式压缩数据，Chestek的实验室发现了神经元数据的一个特殊特征:尖峰带功率。SBP是由多个神经元的频率组合而成的，频率在300到1000赫兹之间。通过只听这个频率范围而忽略其他频率，从一根吸管而不是软管中获取数据，研究小组发现了一种高度准确的行为预测方法，其能量需求显著降低。

 

与经皮穿刺相比，该研究小组发现SBP技术在接收1 / 10信号的情况下同样准确，即每秒接收2000个信号和每秒接收20000个信号。与使用阈值穿越率等其他方法相比，该团队的方法不仅需要更少的原始数据，而且在预测神经元放电方面更准确，甚至在有噪声的情况下也是如此，而且不需要调整阈值。

 

该团队的SBP方法解决了另一个限制植入物使用寿命的问题。随着时间的推移，接口的电极无法读取噪音中的信号。然而，由于该技术在信号只有阈值交叉等其他技术所需信号一半的情况下表现良好，因此植入物可以留在原处，使用更长的时间。

 

虽然新的脑-机接口可以利用该团队的方法开发出来，杏耀注册但他们的工作也通过降低将神经元转化为意图的技术要求，为许多现有设备开启了新功能。

 

“事实证明，很多设备都在贬低自己，”内森说。“这些现有的电路，使用同样的带宽和功率，现在适用于脑机接口的整个领域。”

 

这项研究发表在《自然生物医学工程》(Nature Biomedical Engineering)上，名为“由局部单一单元主导的低功率神经元脉冲活动提高了脑-机接口的性能”。