彭福來:深耕腦機接口技術,助力精準醫療

彭福來:深耕腦機接口技術,助力精準醫療

時間:2021-04-21   文本大?。骸?a href="javascript:doZoom(16)">大 |  | 】  【打印

想象一下這個畫面:晨起,窗簾隨心念拉開,迎接第一縷陽光;出門,車輛已經根據意念從車庫停到家門口;入睡,燈光隨心念關閉,舒緩的助眠音樂隨之響起……

這種只會出現在未來年代科幻電影中的場景,本質上是人類直接用大腦思維活動的信號與外界進行交互的過程,是科技水平發展到一定程度的現實體現。人類大腦思維能夠對外部環境產生影響,這其中的關鍵就是腦機接口技術。在山東中科先進技術研究院醫療康復研究中心,有這么一個團隊,苦心孤詣,砥志研思,致力于將此技術應用到精準醫療領域。

“在人腦與計算機或其它電子設備之間建立直接的交流和控制通道,對大腦思維活動所產生的腦電波信號進行獲取識別,智能設備根據大腦意圖做出響應,就形成了大腦與外界環境直接交互的環路?!贬t療康復研究中心執行主任彭福來表示,腦機接口技術是一種涉及神經科學、信號檢測、信號處理、模式識別等多學科的交叉技術,也是他目前的主要研究領域之一。

以頭皮腦電入手進行癲癇預警

癲癇是一種常見的慢性神經系統疾病,具有反復性、突發性、難治愈等特點,由于其發病原因復雜、機制不清,傳統的藥物控制或通過手術切除病灶都有其局限性。研究表明,一位癲癇病人在發病前,他的腦電波形態會與正常時有所差別,若能精準抓取并識別,就能先于癲癇發作前進行預警,把病人轉移到安全的環境中,或提前進行服藥,防止意外發生。

“基于此,我們團隊正研究基于頭皮腦電信息的癲癇預測技術,相比植入式獲取腦電信號,頭皮腦電具有無創、安全、便捷等優勢?!迸砀肀硎?,“此研究還可以幫助失去肢體行動能力的腦卒中患者重建肢體運動功能,有效增強身體嚴重殘疾的患者與外界交流或控制外部環境的能力,以提高患者的生活質量?!?/span>

基于在生理信號檢測、醫學信號處理分析、人工智能等方面的豐富研究開發經驗,彭福來帶領研究團隊研發出了高密度的無創腦電信號采集與處理系統、腦電特征分析軟件系統,并對癲癇預測識別、通道優化、特征選擇等技術進行了深入的研究,目前癲癇預警精度已經達到90%以上,為癲癇疾病的診斷、檢測、預警以及治療提供支撐。

攻關“易受干擾”等卡脖子問題

技術的攻關突破,首先要面臨行業內的一項技術瓶頸:如何在復雜環境中,無創的、高質量的獲取腦電信號?!邦^皮腦電相比植入采集的方式具有無創、安全、便攜等優勢,但是極易受到干擾影響,這也是目前業界所面臨的首要問題?!?/span>

“腦電信號采集的過程中會受到很多因素的干擾,比如噪聲、電磁干擾、生物電、人體運動干擾等,腦機接口技術想要真正落地應用,只在實驗室等理想化條件下運行是遠遠不夠的?!?彭福來表示,他們正對這一“卡脖子”問題進行技術攻關,打破復雜環境下腦電信號的高質量采集這一技術瓶頸。

由于腦電信號具有幅度極小,易受干擾等不利于采集的特性,因此腦電設備上電極材料的選擇及其關鍵,需要具有優良的阻抗特征、較好的佩戴舒適度。為此,團隊將采用新型的石墨烯柔性電極,保證腦電信號的采集質量,同時提高電極佩戴的舒適性。

同時,單純采用硬件設計無法有效抑制干擾,為了進一步有效抑制眼電、肌電等干擾,研究團隊基于現代信號處理理論提出了一種新型的腦電信號偽跡自適應去除方法,進一步提升了腦電信號的質量。

據彭福來介紹,目前中心已經完成了高密度腦電采集系統的樣機調試,同時在意圖識別模型的構建方面,提出了一些新的方法,如ELM-RoF,DCAE-BiLSTM、特征濾波和基于粒子群的優化算法等,大幅提升了識別精度。

“今年,我們打算完成面向于復雜環境下的高密度腦電采集系統的研發,并構建出高精度的癲癇發作預警模型和運動意圖識別模型,實現癲癇發作的高效預警以及基于腦電的運動意圖精準識別?!迸砀聿┦啃判臐M滿,能讓這些新技術盡快落地應用,造福于更多患者,就是他最大的目標和夢想。 

人物簡介:彭福來,34歲,博士,高級工程師,現任山東中科先進技術研究院醫療康復研究中心執行主任。長期從事醫學信號采集與處理、醫學信息智能分析等領域的研究工作,在生理信號檢測、醫學信號處理分析、人工智能、大數據處理、等方面具備豐富的研究開發經驗。目前主要從事面向于醫療康復領域的基于腦電、肌電的人機交互、腦機接口技術研究。作為負責人、骨干人員主持或參與了國家重點研發計劃、國家自然科學基金、山東省自然科學基金等多項重大科研項目,發表論文10余篇,申請專利20余項。


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