蔣仕琪 田淑華 李夢曉 金榮疆

腦-機接口(brain-computer interface，BCI)技術是近年來迅速發(fā)展的一種電腦通訊系統(tǒng)，是一種不依賴于大腦-外周神經與肌肉正常輸出通道的控制系統(tǒng)，通過采集和分析人腦生物信號，在人腦與計算機或其他電子設備間建立起直接交流或控制的通道[1]。BCI技術能夠幫助嚴重運動功能障礙的患者實現(xiàn)直接與外界的交流。BCI技術常融合一些認知任務來誘導大腦的神經可塑性，幫助患者恢復運動功能[2]。

中樞神經系統(tǒng)損傷的患者，在肢體運動功能上有明顯的障礙。卒中發(fā)病后在急性期進行康復訓練，部分患者可自行恢復且效果良好，但在后遺癥期，傳統(tǒng)康復訓練效果則不明顯，患者自行恢復能力顯著降低，尤其是上肢運動功能恢復等問題[3]。脊髓損傷的患者常常表現(xiàn)為四肢癱，上下肢運動功能不同程度的下降，而傳統(tǒng)的康復訓練往往達不到效果。因而，在中樞神經系統(tǒng)損傷后不斷尋求新的康復訓練方法顯得格外重要?；诖耍P者就BCI技術在中樞神經系統(tǒng)損傷患者康復訓練的研究進展綜述如下。

1 BCI技術及其工作原理

BCI是一種通訊設備，通過提取患者的腦電信號，分析患者腦電信號的特點，將此轉化為計算機可以識別的語言，作為指令輸出來控制周圍的環(huán)境[4]。BCI有一套完整的系統(tǒng)[5]，其中包括三要素：第一，將特定的神經電活動信號編輯成為BCI控制信號；第二，BCI控制訓練可誘發(fā)受損大腦皮質重塑，重塑后皮質又能使控制訓練的能力提高；第三，需有充足的時間和空間分辨率的神經電信號記錄方法。其次BCI工作系統(tǒng)也包括信號收集、信號檢測、解碼翻譯和輸出設備等4個組件。

信號收集和檢測是將提取的大腦信號放大、濾波等過程，進行特征提取及分類處理。解碼翻譯是BCI工作的核心環(huán)節(jié)，經過處理的電信號解碼后形成輸出指令，并且這種解碼能夠適應人體大腦變化和周圍環(huán)境變化，從而及時對輸出信號進行調整改變[6]。很大程度上BCI的應用基于腦組織可以通過軸突發(fā)芽、軸突數量增加、離子通道改變、潛伏通路的啟用及未受損組織的代償等方式進行功能重組[7]。近年來，BCI又與其他新技術相結合應用于中樞神經系統(tǒng)損傷的康復，其中機械假肢、機械矯形器、功能電刺激和康復機器人等均已經成為其常用的輸出設備[8]。

BCI根據信號收集和檢測的途徑不同[9-10]，可分為基于腦電信號的BCI和基于腦活動代謝信號的BCI。前者可分為植入式BCI和非植入式BCI。植入式BCI的信號來源可以是腦神經元峰電位、細胞外局部場電位或皮質電位；而非植入式BCI目前的研究熱點是基于表面腦電的BCI(electroencephalogram-BCI，EEG-BCI)和基于腦磁圖的BCI(magnetoencephalography-BCI，MEG-BCI)。前者的信號來源可以是P300電位、感覺運動波和慢波皮質電位?；谀X活動代謝信號的BCI包括基于近紅外光譜的BCI和基于功能性磁共振的BCI(functional magnetic resonance imaging-BCI，F(xiàn)MRI-BCI)等。

2 BCI技術在中樞神經系統(tǒng)損傷中的康復應用

2.1 BCI技術在卒中后肢體運動中的康復應用腦卒中發(fā)病急性期患者的受損運動功能區(qū)可有部分的自發(fā)性恢復，而慢性期腦卒中患者受損運動功能自發(fā)性恢復的可能性則會降低，只能通過一些特殊康復治療及訓練來促進運動功能的恢復[11]。卒中后肢體運動障礙明顯，常常表現(xiàn)為上肢屈肌痙攣，下肢伸肌痙攣，粗大不協(xié)調的肢體運動極大的影響了患者的日常生活能力。BCI[12]將采集的相關信號處理轉化呈現(xiàn)給患者，同時控制信息經脊髓和外周神經傳遞給肢體，通過這樣的重復訓練控制大腦信號，逐漸形成趨于正常狀態(tài)的皮質激活，具有恢復正常運動模式的潛力。

在對BCI改善肢體運動功能的研究中，Prasad等[13]報道了5例卒中慢性期上肢處于嚴重癱瘓的患者，均接受6周的基于運動想象的BCI訓練并結合每天常規(guī)運動療法訓練后，所有患者的上肢動作研究測試(action research arm test，ARAT)評分和手的抓握能力均有明顯提高。Caria等[14]對1例老年慢性期卒中患者進行14個月的傳統(tǒng)訓練，患者的上肢和手仍處于嚴重癱瘓，佩戴機械手屈伸支具進行4周基于MEG-BCI訓練，再佩戴上肢機械臂進行4周的EEG-BCI訓練后，患者的上肢Fugl-Meyer量表評分、Wolf運動功能評分、改良Ashworth評分和GAS評分(goal attainment score)均有提高。

Young等[15]報道9例卒中后經過6周上肢EEG-BCI訓練的患者，應用FMRI進行評估，證實患者訓練前后一些腦區(qū)間連接強度明顯增強(P＜0.05)，與ARAT評分、九孔柱測試和日常生活活動能力評分增加呈正相關(r分別為0.851、0.677、0.686，均P＜0.05)。Kim等[16]將30例首次患卒中的患者隨機分為試驗組和對照組，試驗組進行基于運動想象的BCI-FES訓練，對照組進行傳統(tǒng)康復訓練。經過4周治療，試驗組患者的上肢關節(jié)活動度(尤其是腕關節(jié)背伸)、上肢Fugl-Meyer量表評分和改良Barthel指數評分均明顯高于對照組，提示BCI-FES對卒中后患者上肢功能恢復有顯著效果。

中樞神經系統(tǒng)損傷的患者，尤其是卒中后恢復期的患者，往往面臨平衡功能障礙[17]。平衡的建立是依靠患者的肌肉骨骼、神經系統(tǒng)和軀體感覺輸入共同作用的結果[18]。卒中后偏癱可引起肌張力的變化，進而影響平衡及步態(tài)。近年來[19]，國內外也研制出很多可以改善平衡功能的新的康復儀器，BCI就是其中之一。

Chung等[20]將10例卒中患者分為兩組，試驗組5例患者采用BCI-FES進行踝背屈訓練，對照組5例患者只進行FES的踝背屈訓練。治療5 d后，試驗組患者療效優(yōu)于對照組(P＜0.05)，提示BCI-FES訓練優(yōu)于單純性FES訓練。McCrimmon等[21]對29例慢性期卒中患者進行報道，經過4周的EEG-BCI-FES訓練踝背屈后，患者的踝背屈角度和下肢Fugl-Meyer量表評分明顯提高。研究表明[22]將功能近紅外光譜的BCI用于步行訓練，為以后卒中患者的步態(tài)矯正也提供了新的空間。

2.2 BCI技術在卒中后意識障礙的康復應用 腦卒中的患者有不同程度的意識障礙，嚴重者可出現(xiàn)昏迷、植物狀態(tài)等[23]。BCI[24-25]技術給患者設置了一個相關任務，從混合聽覺序列中數出自己的名字，即將他人的名字作為標準刺激，將自己的名字作為偏差刺激，其中5例MCS患者聽到自己的名字時，出現(xiàn)了的P300電位，4例MCS患者聽到他人的名字時出現(xiàn)了更明顯的P300，其余5例MCS患者和所有植物狀態(tài)患者均未出現(xiàn)任務相關的P300，說明MCS組的意識狀態(tài)明顯優(yōu)于植物狀態(tài)組，這里需要說明的是，P300是在偏差刺激后300 ms左右出現(xiàn)的正波，可分為P3a和P3b兩個成分，經典的P300又被稱為P3b，目前EEG-BCI用于意識障礙患者的研究多采用P3b成分。

Cruse等[26]則利用SMP-BCI對23例MCS患者進行研究，相關任務是想象緊握右手和擺動腳趾，結果有5例(22%)患者完成了命令跟隨，出現(xiàn)了SMP阻滯或消失現(xiàn)象，提示部分意識障礙患者可以通過運動想象的方式表達意圖，完成簡單交流，建立一種新的范式。李明芬等[27]認為基于運動想象的BCI康復訓練對于卒中患者處理運動相關的認知時間的改善，認知程度的增強，是提高腦卒中患者恢復的一個重要因素。

3 BCI技術在脊髓損傷患者中的康復應用

脊髓損傷后對患者日常生活影響最大的是運動和排尿功能。下肢的運動功能直接影響患者的站立、步行、回歸家庭和社會的廣度與深度，以及對生活的信心和生命質量。因此重建下肢功能對脊髓損傷患者來說意義重大。

對大腦可塑性的研究被認為是腦-機技術應用的基礎。腦工作模式的識別[28-29]、運動控制的腦電信號特征(EEG)、運動適應過程中腦的區(qū)域活動特點、腦信息表達和腦-機交互等方面的深入研究，使基于腦運動生理信息的康復策略的形成成為可能。將BCI技術和功能性電刺激結合[30]，運用BCI技術控制實施電刺激，解決了電刺激技術對刺激信號本身控制的問題。對脊髓高位完全損傷的患者可以運用BCI提取腦部信號，直接實施刺激以實現(xiàn)站立、行走等功能[31]。這既推動BCI進入實用階段，又可以提高FES的可靠性和可操作性，對康復治療的臨床實踐將產生重要影響。基于EEG信號的BCI系統(tǒng)采用植入式神經假體能有效促進癱瘓肢體的運動功能，BCI系統(tǒng)為那些高位頸髓損傷患者，提供語言交流和環(huán)境控制途徑，提高其生存質量[32]。

4 BCI技術在閉鎖綜合征(LIS)當中的康復應用

LIS多為雙側腦橋基底部血管病變所致，常出現(xiàn)雙側中樞性面舌癱和四肢癱[33]。近年來，BCI技術在LIS的治療中扮演著越來越重要的角色。

Sellers等[34]報道了1例腦干卒中所致LIS的68歲男性患者，利用P300-Speller-BCI成功完成交流的研究。值得一提的是，300-Speller是目前較為廣泛應用的腦-機信息交互轉化范式之一。當視覺靶刺激誘發(fā)出P300電位，經過BCI轉化處理，識別出P300所出現(xiàn)的時間點，重復這一過程使患者完成信息交流[35]。針對視覺受損或眼球運動控制能力下降的LIS患者，也逐漸研發(fā)出了基于聽覺誘發(fā)電位的BCI，從視野范圍拓展到全方位空間信息，有利于重度四肢癱瘓患者的信息交流。Chaudhary和Birbaumer[36]也證實了將P300-Speller-BCI訓練用于LIS患者的可行性。

5 思考與展望

我國已成為卒中發(fā)病率的大國，且發(fā)病率逐年上升，患者在傳統(tǒng)康復訓練中，更加追求新的康復技術。BCI技術為患者提供一種新的與外界交流的方式，通過腦電信號直接控制外接設備進行訓練，表達思想意圖。在大腦可塑性的基礎上這一技術的實施給患者帶去了康復的希望。但在BCI快速發(fā)展的同時，仍有問題需要解決：①BCI傳送速度較慢。②BCI設備系統(tǒng)穩(wěn)定性不高，容易受到外界的干擾，尤其是在對患者進行治療時，發(fā)送的電信號可能會因為患者的一聲咳嗽而被影響。③目前腦-機技術大多存在于理工科院校，還沒有真正意義上和醫(yī)學院校進行合作，雖然近年來對BCI研究的熱度持續(xù)不下，但臨床上的研究標準得不到統(tǒng)一。隨著我國科學技術的不斷發(fā)展，今后對BCI的研究可從上述幾個方面進行拓展，使BCI技術將不斷提高，為提高患者的康復治療效果而不斷進步。

[1]Shih JJ，Krusienski DJ，Wolpaw J.Brain-computerinterfaces in medicine[J].Mayo Clinic Proceedings Mayo Clinic，2012，87(3)：268.

[2]IetswaartM，Johnston M，DijkemanHC，etal.Mentalprac tice with motor imagery in stroke recovery：randomized controlled trial of efficacy[J].Brain，2011，134(5)：1373-1386.

[3]Daly JJ，Wolpaw J.Brain-computer interfaces in neurological rehabilitation[J].Lancet Neurol，2008，7(11)：1032-1043.

[4]SC Cramer，S Mriganka，BH Dobkin，et al.Harnessing neuroplasticity for clinicalapplications[J].Brain，2011，134(6)：1591-1609.

[5]Tam K，Tong KY，Meng F，et al.A minimal set of electrodes for motor imagery BCI to controlan assistive device in chronic stroke subjects：A multi-session study[J].IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering，2011，19(6)：617-627.

[6]Young BM，Nigogosyan Z，Walton LM，etal.Changesin functional brain organization and behavioral correlations after rehabilitative therapy using a brain computerinterface[J].Frontiers in Neuroengineering，2014(7)：26.

[7]Taylor D，Niazi IK，Signal N，et al.A brain computer interface(BCI)intervention to increase corticomotor excitability in lower limb in people with stroke[J].Physiotherapy，2015，101(Suppl 1)：1495.

[8]Millán JD，Rupp R，Müllerputz GR，et al.Combining brain-computer interfaces and assistive technologies：state-of-the-artand challenges[J].FrontNeurosci，2010，4(5)：161.

[9]堯德中.腦機接口：從神奇到現(xiàn)實轉變[J].中國生物醫(yī)學工程學報，2014，33(6)：641-643.

[10]Mellinger J，Schalk G，Braun C，etal.An MEG-based brain-computer interface(BCI)[J].Neuroimage，2007，36(3)：581-593.

[11]Pichiorri F，Morone G，Petti M，et al.Brain-computer interface boosts motor imagery practice during stroke recovery[J].Ann Neurol，2015，77(5)：851-865.

[12]Ethier C，Oby ER，Bauman MJ，et al.Restoration of grasp following paralysis through brain-controlled stimulation of muscles[J].Nature，2012，485(7398)：368-371.

[13]Prasad G，Herman P，Coyle D，etal.Applying a brain computer interface to support motor imagery practice in people with stroke for upper limb recovery：a feasibility study[J].Neuroeng rehabil，2010(7)：60.

[14]Caria A，WeberC，BrD，etal.Chronic stroke recovery after combined BCI training and physiotherapy：a case report[J].Psychophysiology，2011，48(4)：578-582.

[15]Young BM，Nigogosyan Z，remsik A，et al.Changes in functional connectivity correlate with behavioral gains in stroke patients after therapy using a brain-computer interface device[J].Front Neuroeng，2014(7)：25.

[16]Kim T，Kim S，Lee BH.Effects ofaction observational training plus brain-computer interface-based functional electrical stimulation on paretic arm motor recovery in patient with stroke：a randomized controlled Trial[J].Occup Ther Int，2016，23(1)：39.

[17]Elnady AM，Xin Z，Zhen GX，et al.A Single-session preliminary evaluation of an affordable BCI-controlled arm exoskeleton and motor- proprioception platform[J].Front Hum Neurosci，2015，9(168)：1-12.

[18]寇程.腦機接口結合功能電刺激對腦卒中慢性期大腦可塑性的影響[D].北京：中國人民解放軍軍醫(yī)進修學院，2013.

[19]周鵬，曹紅寶，熊屹，等.基于腦機接口的智能康復系統(tǒng)的設計[J].計算機工程與應用，2007，43(26)：1-4.

[20]Chung E，Park SI，Jang YY，et al.Effects of brain-computer interface-based functional electrical stimulation on balance and gait function in patients with stroke：preliminary results[J].J Phys Ther Sci，2015，27(2)：513-516.

[21]McCrimmon CM，King CE，Wang PT，et al.Brain-controlled functional electrical stimulation therapy for gait rehabilitation afterstroke：a safety study[J].JNeuroeng Rehabil，2015(12)：57.

[22]李遠清.腦機接口技術在意識障礙領域應用的前景展望[J/CD].中華神經創(chuàng)傷外科電子雜志，2015，1(2)：124-125.

[23]Bhagat NA，Venkatakrishnan A，Abibullaev B，et al.Design and optimization of an EEG-based brain machine interface(BMI)to an upper-limb exoskeleton for stroke survivors[J].Front Neurosci，2016，10(564)：1-15.

[24]SchnakersC，Perrin F，SchabusM，etal.Voluntary brain processing in disorders of consciousness[J].Neurology，2008，71(20)：1614-1620.

[25]PfurtschellerG，Graimann B，HugginsJE，etal.Spatiotemporal patterns of beta desynchronization and gamma synchronization in corticographic data during self-paced movement[J].Clin Neurophysiol，2003，114(7)：1226-1236.

[26]Cruse D，Chennu S，Chatelle C，et al.The relationship between etiology and covert cognition in the minimallyconscious state[J].Neurology，2012，78(11)：816-822.

[27]李明芬，賈杰，劉燁，等.基于運動想象的腦機接口康復訓練對腦卒中患者上肢運動功能的影響 [J].老年醫(yī)學與保健，2012，18(6)：347-352.

[28]Wang W，CollingerJL，PerezMA，etal.Neuralinterface technology for rehabilitation：exploiting and promoting neuroplasticity[J].Phys Med Rehabil Clin N Am，2010，21(1)：157-178.

[29]Schwartz AB，Cui XT，Weber DJ，et al.Brain-controlled interfaces：movementrestoration with neuralprosthetics[J].Neuron，2006，52(1)：205-220.

[30]SongJ，NairVA，YoungBM，etal.DTImeasurestrack and predict motor function outcomes in stroke rehabilitation utilizing BCItechnology[J].FrontHum Neurosci，2015，9(195)：1-11.

[31]Buch E，WeberC，Cohen LG，etal.Think to move：a neuro magnetic brain-computerinterface (BCI)system for chronic stroke[J].Stroke，2008，39(3)：910-917.

[32]Looned R，Webb J，Xiao ZG，et al.Assisting drinking with an affordable BCI-controlled wearable robotand electrical stimulation：a preliminary investigation[J].J Neuroeng Rehabil，2014(11)：51.

[33]Veena N，Brittany Y，Zack N，et al.Resting-state functional connectivity changes after stroke rehabilitation using closedloop neurofeedback[J].Stroke，2015，46(Suppl 1)：6.

[34]Sellers EW，Ryan DB，Hauser CK.Noninvasive braincomputer interface enables communication after brainstemstroke[J].Sci Transl Med，2014，6(257)：257re7.

[35]ReaM，RanaM，LugatoN，etal.Lowerlimb movement preparation in chronic stroke：a pilot study toward an fNI RS-BCIforgait rehabilitation[J].Neurorehabil NeuralRepair，2014，28(6) ：564-575.

[36]Chaudhary U，Birbaumer N.Communication in locked-in stateafterbrainstem stroke：a brain-computer-interface approach[J].Ann Transl Med，2015，3(1)：29.