李遠(yuǎn)清

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

李遠(yuǎn)清

腦機(jī)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(jìn)行信息傳遞。這項(xiàng)技術(shù)在上世紀(jì)九十年代起步，2000年后逐漸成為研究熱點(diǎn)。BCI的研究涉及生物、醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)、通信等眾多領(lǐng)域,是一個(gè)交叉學(xué)科的研究方向。隨著B(niǎo)CI的發(fā)展，動(dòng)物士兵、昆蟲(chóng)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(xué)上開(kāi)始越來(lái)越廣泛的被應(yīng)用。本視頻介紹腦機(jī)接口在意識(shí)障礙領(lǐng)域的應(yīng)用。這個(gè)技術(shù)在國(guó)內(nèi)外，都只是方興未艾。

一、背景與方法

目前對(duì)于植物生存狀態(tài)(vegetative state，VS)和微小意識(shí)狀態(tài)(minimally conscious state，MCS)的評(píng)估或診斷，主要是基于各種行為量表，如格拉斯哥昏迷評(píng)分(Glasgow coma scale，GCS)和Johnson康復(fù)機(jī)構(gòu)附屬JFK醫(yī)學(xué)中心的昏迷恢復(fù)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(shí)程度。

BCI作為信號(hào)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，包括信號(hào)的采集、處理、輸出和反饋等裝置。信號(hào)采集系統(tǒng)是腦機(jī)接口的輸入裝置，用于采集大腦活動(dòng)的信號(hào)。首先提取腦信號(hào)，然后將腦信號(hào)進(jìn)行處理，把這個(gè)信號(hào)翻譯成一種控制信號(hào)，控制信號(hào)作用于患者以后就得到反饋，然后患者根據(jù)這個(gè)反饋可以實(shí)時(shí)地調(diào)節(jié)腦信號(hào)，從而達(dá)到提高控制效果的目的。

BCI所用的腦信號(hào)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(shí)時(shí)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(shí)的還是用腦電圖，因?yàn)槟X電圖相對(duì)來(lái)講便宜，而且使用起來(lái)很方便，不足之處是它的信號(hào)質(zhì)量會(huì)差一些。

信號(hào)處理系統(tǒng)是BCI的核心部分，通過(guò)它實(shí)現(xiàn)將輸入信號(hào)向控制信號(hào)的轉(zhuǎn)化。信號(hào)處理系統(tǒng)可分為特征提取和特征轉(zhuǎn)換算法兩個(gè)部分。

特征轉(zhuǎn)換算法旨在將特征提取后的信號(hào)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(guò)一定的特征轉(zhuǎn)換函數(shù)將信號(hào)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(gè)字母或圖標(biāo)或直接控制光標(biāo)的移動(dòng)。

二、國(guó)外研究進(jìn)展

我們檢索了目前在意識(shí)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(gè)也不能說(shuō)是完全的腦機(jī)接口，他用16個(gè)VS病例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，12個(gè)正常人作為對(duì)照，做的任務(wù)是右手的運(yùn)動(dòng)想象或者腳趾的運(yùn)動(dòng)想象，然后進(jìn)行分類和信號(hào)處理，結(jié)果發(fā)現(xiàn)16個(gè)患者中有3個(gè)(19%)能夠達(dá)到顯著的分類效果，準(zhǔn)確率不是很高。正常對(duì)照組有9個(gè)可以達(dá)到顯著的分類效果，準(zhǔn)確率是75%。當(dāng)然還有一個(gè)很關(guān)鍵的地方，就是他用的任務(wù)是運(yùn)動(dòng)想象，運(yùn)動(dòng)想象對(duì)那些沒(méi)有特定運(yùn)動(dòng)經(jīng)驗(yàn)的人，本身分類就不太容易。

第二篇文章是一個(gè)MCS的個(gè)案報(bào)道。他做的任務(wù)是想象擺動(dòng)腳趾和緊握右手。這個(gè)研究就比較符合BCI了，因?yàn)樗黾恿藢?shí)時(shí)反饋的內(nèi)容。它分類的準(zhǔn)確率平均在50%～60%，不算很高，但是最高的準(zhǔn)確率達(dá)到82.5%。

第三篇文章的病例多一些，有22個(gè)嚴(yán)重腦損傷的患者，包括14個(gè)MCS和8個(gè)VS，以及12個(gè)健康人對(duì)照。實(shí)驗(yàn)方法一項(xiàng)是被動(dòng)的——聽(tīng)，兩項(xiàng)是主動(dòng)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(hào)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(méi)有發(fā)現(xiàn)差異。

第四篇文章，包括18個(gè)嚴(yán)重腦損傷患者，其中2個(gè)閉鎖綜合征((locked in syndrome，LIS)，13個(gè)MCS，3個(gè)VS，以及16個(gè)健康人對(duì)照。檢測(cè)的任務(wù)是命令跟隨，18個(gè)病例里有2個(gè)病例，1例是LIS在線的有命令跟隨，還有1例MCS是離線檢測(cè)到命令跟隨。這個(gè)研究當(dāng)然也是有不足之處，因?yàn)?8個(gè)病例嚴(yán)格來(lái)講僅1個(gè)有命令跟隨。

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

三、我們做的工作

下面報(bào)告我們?cè)谶@方面做的一點(diǎn)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(shí)間。我們首先是用BCI來(lái)檢測(cè)意識(shí)狀態(tài)，這是第一個(gè)目的。第二個(gè)目的，我們要開(kāi)發(fā)那種比較強(qiáng)大的BCI，讓這個(gè)檢測(cè)盡量的敏感。

我們的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)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(gè)任務(wù)，第一個(gè)任務(wù)是讓他選出自己的照片，第二個(gè)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(lái)講，是兩種模態(tài)混合的。我們同時(shí)用了兩種刺激，一個(gè)是相框誘發(fā)P300波，還有一個(gè)是通過(guò)照片閃爍來(lái)誘發(fā)穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位(steady-state visual evoked potential，SSVEP)。SSVEP和P300等皮層誘發(fā)電位信號(hào)因易于處理且不要長(zhǎng)時(shí)間訓(xùn)練而被廣泛應(yīng)用。

P300是指在刺激出現(xiàn)后300～400 ms時(shí)出現(xiàn)的內(nèi)源性ERP，通常通過(guò)Oddball范式誘發(fā)。所謂Oddball范式，是指在標(biāo)準(zhǔn)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(hào)應(yīng)用于BCI，他們提出了基于P300的拼寫(xiě)系統(tǒng)。

SSVEP是指由固定頻率閃爍的視覺(jué)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(hào)的頻率有關(guān)，也與刺激信號(hào)的強(qiáng)度有關(guān)。以往研究均認(rèn)為，基于SSVEP的BCI依賴于注視點(diǎn)的轉(zhuǎn)移。Allison等認(rèn)為，只要注意的焦點(diǎn)發(fā)生轉(zhuǎn)移，即使注視點(diǎn)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(gè)病例參與這個(gè)實(shí)驗(yàn)，其中包括4例VS，3例MCS，1例LIS。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中我要他選自己的照片，他這樣就盯著它看，看一會(huì)兒以后計(jì)算機(jī)再實(shí)時(shí)的處理，就可以把自己的照片給選出來(lái)，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(shí)驗(yàn)過(guò)程中反復(fù)跟他強(qiáng)調(diào)，根據(jù)選擇結(jié)果實(shí)時(shí)地給他一個(gè)反饋，摸索對(duì)了肯定會(huì)給他一個(gè)鼓勵(lì)，錯(cuò)了之后也有一個(gè)相應(yīng)的反饋。

數(shù)據(jù)分析的過(guò)程我就不詳細(xì)講了，我們將P300和SSVEP的檢測(cè)結(jié)果合起來(lái)做一個(gè)判決，再通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)得到我們的結(jié)果。結(jié)果是8個(gè)病例里有3例能檢測(cè)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(duì)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(jì)檢驗(yàn)，結(jié)果都是類似的。

這一次用BCI來(lái)做意識(shí)檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)中，我們?cè)O(shè)計(jì)了兩個(gè)程序，第一個(gè)程序是要患者識(shí)別自己的照片，第二個(gè)程序是識(shí)別別人的照片。有3個(gè)患者(37.5%)能夠完成這個(gè)任務(wù)，同時(shí)ERP分析也確實(shí)發(fā)現(xiàn)，他們有明顯的P300波，或者SSVEP的反應(yīng)。

當(dāng)然還有一點(diǎn)要強(qiáng)調(diào)的，如果通過(guò)BCI得到了正的結(jié)果，那么一般來(lái)講是沒(méi)問(wèn)題，說(shuō)明患者有意識(shí)；但是如果得到負(fù)的結(jié)果，卻不代表他真正的沒(méi)有意識(shí)。我們實(shí)驗(yàn)中檢測(cè)到有意識(shí)的一個(gè)患者，他恢復(fù)的很不錯(cuò)，兩個(gè)月以后他就脫離了MCS，6個(gè)月以后他就開(kāi)始說(shuō)話了。

BCI是在大腦和計(jì)算機(jī)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(guò)腦來(lái)表達(dá)想法或操縱設(shè)備，而不需要語(yǔ)言或動(dòng)作，這可以有效增強(qiáng)身體嚴(yán)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(kāi)展需要多學(xué)科多方面人才的協(xié)同工作，相信隨著各學(xué)科的不斷發(fā)展與融合，將促進(jìn)其向更高科學(xué)層次和更深技術(shù)內(nèi)容的境界發(fā)展，并將以其實(shí)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(xué)自動(dòng)化科學(xué)與工程學(xué)院

李遠(yuǎn)清，Email：yuanqingli@163.com

李遠(yuǎn)清.腦機(jī)接口技術(shù)在意識(shí)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.