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脑机交互革命:从瘫痪治疗到意识探索
前沿科技引领未来,脑机接口重塑人类生活!
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案例研究与访谈
穿插全书的真实案例和专家访谈 2098字
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“北脑一号”的临床应用与挑战

“北脑一号”是由北京芯智达神经技术有限公司联合北京脑科学与类脑研究所推出的半侵入式智能脑机系统。该系统通过微型体内机、便携式体外机和软件算法,为脊髓损伤、脑卒中、肌萎缩侧索硬化症(渐冻症)等运动和言语功能障碍患者带来了康复的希望。

案例分析

第一例:四肢瘫痪青年的康复之路

第一例患者是一位因车祸受伤后四肢瘫痪近两年的30岁青年。2025年2月27日,北京大学第一医院伊志强团队为他植入“北脑一号”后,他便可以通过脑控实现机械臂运动抓握水杯。这一突破性的进展不仅让患者重拾了生活的希望,也标志着脑机接口技术在瘫痪治疗领域取得了重大突破。

第二例:渐冻症患者的语言重生

第二例患者是一位67岁的渐冻症患者,此前几乎不能说话。2025年3月5日,首都医科大学宣武医院为患者实施了全球首例无线植入式中文言语脑机接口手术。植入“北脑一号”后,患者开始接受言语解码训练,现在已可以通过机器输出语言的辅助,具备简单的语言交流能力。这一案例展示了脑机接口技术在神经退行性疾病管理方面的巨大潜力。

第三例:瘫痪患者的精细运动恢复

第三例患者是一位47岁的瘫痪患者。2025年3月20日,首都医科大学附属北京天坛医院神经外科学系教授赵继宗医疗团队为其植入了“北脑一号”。患者目前能够驱动肌肉刺激装置,促进自身肢体运动功能逐渐康复。这标志着脑机接口技术在促进瘫痪患者精细运动功能恢复方面的又一重要进展。

专家访谈:北京脑所所长罗敏敏

记者:罗所长,您能谈谈“北脑一号”在研发过程中的主要挑战吗?

罗敏敏:当然。我们面临的主要挑战之一是电极与生物组织的生物相容性问题。由于电子材料与人脑内的生物组织在物理性质上存在较大差异,将生物芯片植入人脑后很容易引起生物排斥。为了提高相容性,我们进行了大量的研究和实验,最终找到了合适的解决方案。

记者:那么,“北脑一号”在临床应用中的表现如何?

罗敏敏:目前来看,“北脑一号”完成人体植入后,患者术后恢复良好,设备有效通道数(通道数,即大脑内信号的记录点位数量)98%以上。这主要得益于我们系统的高信号通量、高精度的信号采集以及高效的信号传输和处理性能。

记者:您认为未来脑机接口技术的发展趋势是怎样的?

罗敏敏:未来,脑机接口系统应该是高通量的,现在我们的脑机接口系统是百通道数,将来会迈向数千、数万甚至更多的通道数。另外,整个系统将是多模态融合发展趋势,电极能兼容电、光、声、磁等多种信号类型的传感器,从而实现不同传感器之间的高效同步。在解码方面,未来的脑机接口系统将更好地借助AI等前沿技术,对超高通量多模态数据进行算法分析与精准解码,能深度解析复杂大脑活动。

记者:您如何看待脑机接口技术面临的伦理挑战?

罗敏敏:脑机接口技术和其他新兴的医疗技术一样,面临的伦理挑战在于是否具有安全性和有效性。我认为在发展新技术的过程中,需要评估使用该技术所获得的收益以及相应风险。如果人类的获益大于风险,那么技术的使用就是正当的。同时,我们也应关注患者的隐私保护和数据安全等问题。

贺斌教授的无创脑机接口研究

贺斌教授是卡耐基梅隆大学生物医学工程系主任,也是无创脑机接口领域的优秀科学家。他的研究团队利用无创脑机接口技术,实现了意念控制无人机飞行并跨越障碍,以及意念控制下机械臂对运动光标的连续追踪等突破性成果。

案例分析:意念控制无人机

贺斌教授的研究团队通过无创脑机接口技术,让受试者在实验室中用意念控制无人机飞行。这一技术通过采集和分析受试者的脑电信号,解码其意图,并控制无人机的飞行轨迹。这一成果不仅展示了无创脑机接口技术在控制外部设备方面的巨大潜力,也为未来的个性化教学、游戏娱乐等领域提供了可能。

专家访谈:贺斌教授

记者:贺教授,您能谈谈无创脑机接口技术的优势吗?

贺斌:无创脑机接口技术具有安全性高、适用范围广等优势。由于它不需要将电极植入大脑皮层,因此避免了手术风险和生物排斥等问题。同时,无创脑机接口技术可以通过头皮表面采集脑电信号,适用于健康成年人和部分患者群体。

记者:您认为无创脑机接口技术在未来有哪些应用前景?

贺斌:无创脑机接口技术在未来有着广阔的应用前景。在教育领域,它可以用于个性化教学,通过监测学生的学习状态,实时调整教学策略。在游戏娱乐领域,它可以实现更自然的交互体验,如通过脑电信号控制游戏角色的动作。此外,在军事、航空航天等领域,无创脑机接口技术也有着广泛的应用前景。

记者:您如何看待无创脑机接口技术面临的挑战?

贺斌:无创脑机接口技术面临的挑战主要包括信号采集的精度和解析的复杂性。由于脑电信号微弱且易受干扰,因此如何提高信号采集的精度和解析的准确性是当前研究的重要方向。同时,我们也需要探索更高效的信号处理算法和机器学习模型,以实现对脑电信号的精准解析和意图识别。

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