【脑机接口论文分享】一种引发触觉感觉的脑机接口改善了机器臂的控制能力-2

介绍完了对运动意图的解码，接下来需要对触觉反馈的刺激进行编码。

对于使用ICMS的任务，位于假肢手指电机中的扭矩传感器提供了用于调制颅内微电刺激脉冲幅度的信号，其映射关系其遵循以下方程式：注：扭矩是一个综合考虑力与力臂的物理量，它的单位是Nm

在方程式中，T表示用于传递握力的扭矩传感器数据，min和max对应最小和最大扭矩读数的值，分别为0.1 Nm和0.5 Nm，大致对应于轻触和紧握。

At表示时间t对应的脉冲电流幅度，Amin和Amax表示特定电极的刺激幅度范围。

也就是说，如左图所示，传感器感受到的扭矩范围从0.1 Nm到0.5 Nm，这些值被线性映射到从14 μA到64 μA的刺激幅度范围内

确定了刺激电流的范围之后，接下来我们介绍这种提供触觉反馈的电流种类——皮层内微电刺激（Intracortical microstimulation，简称ICMS）

这种刺激脉冲序列由电流控制、电荷平衡的脉冲组成，每秒传递100个脉冲。先阴极相，后阳极相，其中阴极相为200微秒，阳极相为400微秒，阳极相的幅度设置为阴极相幅度的一半。相之间由100微秒的间隔期分隔开。

之前对感受皮层植入的电极，能够引发被试单个手指的局部感觉。如图所示，圈起来的部分是参与者绘制的感受投影场。可以看到，食指控制传感器的投射区域位于食指近指间关节，中指控制传感器的投射区域分别位于中指、无名指和小指。上一页提到，假肢手指的电机力矩与ICMS电流幅度呈线性映射关系，因此，增加握持力会增加ICMS电流幅度，进而增加刺激的感知强度。被试会提前训练，学习如何解读ICMS引发的感觉。

为了对假肢性能进行测试，该团队主要设置了两种评分测试，并在有ICMS反馈和无ICMS反馈下分别进行实验

1、行动研究手臂测试ARAT，包括九个任务：将八个不同的物体从桌子的左侧移动到位于右侧的一个抬起的平台上，模拟将水从一个玻璃杯倒入另一个玻璃杯的任务。

参与者被要求尽快完成任务，参与者每次尝试最多有两分钟，每个物体有三次尝试机会。试验采用3分制进行评分，如果物体从未被触摸到，得分为零；如果物体被触摸但参与者无法完成任务，得分为一；如果任务在两分钟内完成但超过五秒钟，得分为二；如果任务在五秒钟以下完成，得分为三。得分为三被认为与正常人的表现相当。最后所有尝试的得分求和，也就是说在一个回合中，完美得分为27分。

2、物体转移任务：要求参与者伸手并抓住一个圆柱形物体，抬起并将其携带到右侧的目标区域。在两分钟内重复此过程尽可能多的次数，并记录转移过程中在桌面不同区域中所花费的时间。

实验时间表，展示了实验日程安排。

蓝色为ICMS使用的时间，灰色为未使用的时间。

在每天开始时，使用两步过程训练一个新的解码器：首先，使用观察范式训练初始解码器。然后，参与者在辅助下控制机械臂，并训练一个新的解码器。在解码过程中从未使用过ICMS。

在训练完成解码器后，参与者执行一个序列任务，生成基线控制数据，从中我们可以确定整体解码器性能。

最后，参与者进行物体转移试验，然后进行ARAT试验。

在前四个实验日，这些功能评估使用ICMS进行。在最后四个实验日，功能评估没有使用ICMS。

（A）当提供ICMS反馈时，ARAT得分得到了明显提升，使用ICMS反馈的数据对应蓝点。红线表示中位数得分。

（B）试验时间的直方图，蓝色对应有ICMS触觉反馈的试验。虚线表示中位数试验时间，在ICMS条件下明显更快。

（C）试验时间的经验累积分布图，显示在对数标准化的轴上。纵向的红色虚线表示完成50％的成功试验的时间点。左侧绿色竖线左侧的数据表示在5秒内完成的试验。阴影表示使用Greenwood公式计算的95％置信区间。

（D）ARAT任务分阶段所花费的时间四分位图。红线是中位数。当提供ICMS反馈时，所有任务阶段的时间都更短。

ICMS对物体转移任务表现的影响。

(A) 转移任务在不同区域所用时间。红线表示平均值，标线表示一个标准差。使用ICMS反馈时，在取物体的物体区和放置物体的目标区所用时间显著减少。

(B) 转移任务平均路径长度的分布，计算方法为总路径长度除以转移次数。使用ICMS反馈时，平均路径长度显著减少。

(C) 转移任务工作空间中平均所用时间的空间分布热力图。颜色对应每个位置的平均所用时间。在有ICMS刺激的情况下，物体区附近所用时间更短，红色的颜色更浅。

一方面是科研意义：

在这篇论文之前，虽然有一些研究关注机械手，也有研究致力于“为被截肢者设计可以恢复部分感觉功能的神经假肢”。然而，四肢瘫痪的群体与被截肢者不同，由于丧失了感知能力，在损伤水平以下的刺激无法将信息传递到它们的体感皮层，先前的这些外周刺激方法也就失效了。

虽然长期以来已知对大脑的体感皮层刺激能够引发感觉，但在植入微电极阵列后，才陆续揭示了人对于微刺激的感知特征。

该论文在这些基础上，研发了双向脑机接口，通过解码神经记录中的运动意图来控制机器人假肢，通过皮层刺激引发触觉感觉，这在该领域属于首创性的科研探索。

另一方面是现实意义：

最终实验结果表明，ICMS诱导的触觉感知与自然触觉感觉在抓握状态中的作用相似，尤其是减少了reach和grasp的时间，使得瘫痪者的表现提高到了前所未见的水平。

也就是说，人工触觉感知大大提高了性能，揭示了模仿已知的生物控制原理会使任务性能更接近健全人的能力。

这预示着，这种模仿已知感觉运动回路的工程方法（尽管目前还不完美）将对未来BCI的性能产生重大影响。尤其是对于患有脊髓损伤这种外周神经系统不再完整的个体尤为重要。

最后，是基于论文内容对未来工作进行展望和创新性思考。

在这项研究中，本论文选择了一种感觉编码方案，利用了ICMS的两个能力——可变强度和多个聚焦感知点，以提供能够引发感觉并定位于单个手指的成比例反馈。

未来的工作将着眼于研究刺激编码设计（例如，抓握力的比例性和手部动作开合性），进一步提升各种任务中的性能。

例如，尽管被试在成功抓取物体后很少掉落任何物体，但当前的实验物体都是刚性的，而且抓取物体过紧没有任何惩罚，刺激编码考虑机械臂工作时的握力。

再其次是手部动作的开合性，通过设计特定的感觉编码方案，实现更精确控制手的姿势和抓握力。