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截肢(zhi)患者残肢(zhi)中“解码”出大脑运动意图

瑞(rui)典(dian)查尔姆斯理工大学领导的研究团队取得(de)一项关键突破，首次利用植入式神经电极技术与人工智(zhi)能(neng)（AI）算法(fa)，直接从膝上截肢(zhi)患者残存的神经信号中解码出其控制(zhi)腿部（包括膝盖、脚(jiao)踝乃至脚(jiao)趾）运动的意图。这项研究为开发新(xin)一代能(neng)够(gou)实现直观、自然控制(zhi)的智(zhi)能(neng)假肢(zhi)奠定了重要基础，相关成(cheng)果(guo)在最(zui)新(xin)一期《自然·通讯》杂(za)志上发表(biao)。

目前(qian)，大多数(shu)商业假肢(zhi)的控制(zhi)方式存在局限。对于腿部假肢(zhi)，通常依赖于预(yu)设的机械传感器自动适应步态(tai)，而(er)无法(fa)实现使用者主动的精细控制(zhi)。研究团队的目标是更(geng)直接地利用截肢(zhi)后大脑仍会发出的、通往缺失肢(zhi)体的原始神经指令。

为此，研究人员在两名膝上截肢(zhi)志愿者的残肢(zhi)内，植入了4根比头发丝(si)还细的超柔(rou)性神经电极。这些电极被(bei)精准(zhun)地植入坐骨神经的分支中，用以记(ji)录(lu)当(dang)患者试图移动其“幻肢(zhi)”（即被(bei)截去的腿部）时产生的微弱神经信号。

解读这些信号是最(zui)大的挑战(zhan)。研究团队采用了基于脉冲(chong)神经网(wang)络的AI算法(fa)。这种(zhong)AI模型的特(te)点是模仿生物神经元的工作方式，处理离散的、基于时间的电脉冲(chong)信号，这与神经系统自身(shen)的“语言”高度匹配，从而(er)能(neng)以更(geng)高的效率和精度，从有限的数(shu)据中解码出运动意图。

实验结果(guo)显示，该系统能(neng)以前(qian)所未有的分辨率，准(zhun)确识别并(bing)预(yu)测参与者尝(chang)试做出的各种(zhong)特(te)定动作，如伸展膝盖、弯曲脚(jiao)踝甚至摆动单(dan)个脚(jiao)趾。这意味着，通过单(dan)次植入的神经接口，可以捕获到极为精细的运动控制(zhi)指令。

更(geng)值得(de)关注的是，该技术平台是“双向”的。同一套植入电极不仅能(neng)读取用于控制(zhi)假肢(zhi)的运动信号，未来还能(neng)用于向神经施加电刺激，从而(er)为使用者恢(hui)复(fu)触觉反馈。这为实现既能(neng)“随心而(er)动”又(you)能(neng)感知世界的仿生假肢(zhi)提供了可能(neng)。

团队指出，这项工作是重要的概念验证，展示了通过直接神经接口实现自然假肢(zhi)控制(zhi)的巨大潜(qian)力。下一步，团队计划将这项技术集成(cheng)到实际可用的假肢(zhi)设备中进行测试，并(bing)探索其更(geng)广泛的应用前(qian)景。（记(ji)者 张梦然）