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多模式神经假体接口用于记录、调节和分类与神经精神疾病相关的电生理生物标志物
大多数精神障碍，如成瘾性疾病或精神分裂症，都以认知功能和行为控制受损为特征，而这些障碍源于前额叶神经网络的紊乱。这些疾病往往具有慢性复发性，且缺乏有效的治疗方法，因此必须开发新的治疗策略。脑机接口配备了多种传感和刺激能力，提供了一种新的工具箱，但其在精神障碍诊断和治疗方面的适用性尚未得到探索。因此，本研究旨在开发一种生物相容性和多模态神经假体，以测量和调节神经精神症状的前额叶神经生理特征。我们使用 3D 打印技术，通过机器人控制软硅胶和导电铂墨水的沉积，快速制作定制生物电子植入物的原型。我们将该装置植入大鼠的内侧前额叶皮层上方的硬膜外，在未接受治疗的动物中，在酒精注射、通过植入物驱动的脑电刺激和抗复发药物纳曲酮的皮质输送进行神经调节后，获得了听觉事件相关脑电位。为了实现智能神经假体接口，我们还开发了机器学习算法，以自主分类神经记录中的治疗效果。神经假体成功捕捉了反映完整刺激处理和酒精引起的神经抑制的神经活动模式。此外，植入物驱动的电刺激和药物刺激能够成功增强神经活动。基于逐步线性判别分析的机器学习方法能够处理数据稀疏性并以高精度区分治疗。我们的工作证明了多模态生物电子系统监测、调节和识别健康和受影响的大脑状态的可行性，并可能用于个性化和优化的神经精神疾病治疗。
社论：用于运动的神经假体
在过去十年中，我们见证了神经假体的快速发展，神经假体是一种将大脑与外部辅助和康复设备连接起来的系统。虽然这项工作主要研究的是能够实现手臂和手部感觉运动功能的神经假体，但人们对恢复运动能力（即在空间中移动的能力）的神经假体的兴趣也日益浓厚。大脑控制的轮椅和外骨骼就是这种神经假体的例子。本研究主题中的文章集合介绍并讨论了现有证据、概念框架、神经假体设计和有关将神经假体应用于步态辅助和康复的实际问题。研究主题涵盖了一系列问题，例如控制方案、机器人方面、有效性、运动性能特征、神经基础、伦理、对神经系统疾病的重要性、运动学习和运动功能恢复。这些贡献总结如下，分为 7 个主题类别：（i）评论和观点，（ii）动物研究，（iii）平衡控制，（iv）运动假肢，（v）肌电控制，（vi）基于脑电图 (EEG) 的下肢假肢控制系统，以及（vii）脊髓神经调节和外骨骼步态训练对瘫痪患者的综合影响。
用于记录、调节和分类与神经精神疾病相关的电生理生物标志物的多模式神经假体接口
大多数精神障碍，如成瘾性疾病或精神分裂症，都以认知功能和行为控制受损为特征，而这些障碍源于前额叶神经网络的紊乱。这些疾病往往具有慢性复发性，且缺乏有效的治疗方法，因此必须开发新的治疗策略。脑机接口配备了多种传感和刺激能力，提供了一种新的工具箱，但其在精神障碍诊断和治疗方面的适用性尚未得到探索。因此，本研究旨在开发一种生物相容性和多模态神经假体，以测量和调节神经精神症状的前额叶神经生理特征。我们使用 3D 打印技术，通过机器人控制软硅胶和导电铂墨水的沉积，快速制作定制生物电子植入物的原型。我们将该装置植入大鼠的内侧前额叶皮层上方的硬膜外，在未接受治疗的动物中，在酒精注射、通过植入物驱动的脑电刺激和抗复发药物纳曲酮的皮质输送进行神经调节后，获得了听觉事件相关脑电位。为了实现智能神经假体接口，我们还开发了机器学习算法，以自主分类神经记录中的治疗效果。神经假体成功捕捉了反映完整刺激处理和酒精引起的神经抑制的神经活动模式。此外，植入物驱动的电刺激和药物刺激能够成功增强神经活动。基于逐步线性判别分析的机器学习方法能够处理数据稀疏性并以高精度区分治疗。我们的工作证明了多模态生物电子系统监测、调节和识别健康和受影响的大脑状态的可行性，并可能用于个性化和优化的神经精神疾病治疗。
可解释的视网膜假体人工智能：根据常规临床测量结果预测电极失活
摘要 — 为了提供适当程度的刺激，必须根据个人的感知阈值校准视网膜假体（“系统适配”）。然后可以停用无功能电极以降低功耗并改善视觉效果。然而，阈值不仅在不同电极之间变化很大，而且随着时间的推移也会变化很大，因此需要更灵活的电极停用策略。在这里，我们提出了一个可解释的人工智能 (XAI) 模型，该模型适用于大型纵向数据集，可以 1) 根据常规临床测量（“预测因子”）预测制造商选择在哪个时间点停用电极；2) 揭示这些预测因子中哪些最重要。该模型根据临床数据预测电极停用的准确率为 60.8%。使用系统适配数据时性能提高到 75.3%，当有后续检查的阈值时性能提高到 84%。该模型进一步确定了受试者的年龄和失明发作时间是电极停用的重要预测因子。依赖于常规临床措施的电极失活的精确 XAI 模型可能使视网膜植入物和更广泛的神经假体界受益。
神经运动假体治疗中风相关轻瘫
图 5. 神经活动与患肢执行的运动相关。在 110 秒内，参与者被要求执行一系列左肢体运动（横坐标上描述）。口头运动指令用井号表示。栅格表示每个动作电位的时间。每个栅格下方显示标准化的综合发放率，由 21 中的“泄漏积分器”方程得出；标准化是通过将每个单元的脉冲序列在显示的时间段内的最大综合发放率除以实现的。相对于底部同时记录的单元（通道 62），顶部单元（通道 61）对于手挤压比腕伸展更活跃。参与者执行所有动作：这样的动作需要努力，他无法为每个提示保持一致的活动水平，并且表现出不同的反应时间。参与者很容易疲劳，需要他休息一下并调整姿势。
通过神经介入手术植入的运动神经假体可提高严重瘫痪患者的日常生活活动能力：首次人体实验
摘要背景可植入的脑机接口 (BCI) 可充当运动神经假体，有可能恢复自主运动冲动以控制数字设备并提高因大脑、脊髓、周围神经或肌肉功能障碍导致严重瘫痪患者的功能独立性。然而，迄今为止的报告在临床上的转化有限。方法两名患有肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 的参与者在一项单组、开放标签、前瞻性、早期可行性研究中接受了植入。使用微创神经介入手术，将新型血管内 Stentrode BCI 植入毗邻初级运动皮层的上矢状窦。参与者接受机器学习辅助训练，使用与尝试运动相关的无线传输的皮层脑电图信号来控制多个鼠标单击操作，包括缩放和左键单击。结合使用眼动仪进行光标导航，参与者实现了 Windows 10 操作系统控制以执行工具性日常生活活动 (IADL) 任务。结果 参与者 1 从第 86 天开始在家无人监督使用，参与者 2 从第 71 天开始使用。参与者 1 在禁用预测文本的情况下，打字任务平均点击选择准确率为 92.63%（100.00%，87.50%–100.00%）（试验平均值（中位数，Q1–Q3）），每分钟正确字符数 (CCPM) 为 13.81（13.44，10.96–16.09）。参与者 2 在每分钟正确字符数 (CCPM) 为 20.10（17.73，12.27–26.50）时，平均点击选择准确率为 93.18%（100.00%，88.19%–100.00%）。两名参与者都完成了 IADL 任务，包括发短信、网上购物和独立管理财务。结论 我们描述了一种微创、完全植入、无线、可移动的运动神经假体的首次人体体验，该假体使用血管内支架电极阵列从运动皮层传输脑电图信号，用于多个指令
比较基于EMG的假体设备研究中认知工作量评估技术
摘要 - 先前的研究发现，基于肌电图（EMG）的假体设备可提供更高的握力，提高功能性能，并且比常规假体具有更大的运动范围。但是，认知工作量（CW）仍然是可能对设备的可用性和满意度产生负面影响的问题之一。为了在设计周期的早期评估假肢设备的CW，首先需要选择最合适的措施。因此，这项研究的目标是：（1）回顾以前基于EMG的假体设备评估中使用的CW测量技术； （2）提供指南以选择最合适的测量技术。发现的结果表明，认知绩效模型（CPM），主观措施，任务绩效指标和某些生理指标在检测假体设备配置之间的CW差异方面很敏感，因此可能是对这些技术的可用性评估的有用工具。但是，为了降低侵入性和成本，与生理测量相比，主观工作量度量，任务绩效和CPM等方法更有益。本研究提出的指南可能有益于选择最合适的CW测量技术，以提高灵敏度和准确性并降低侵入性和成本。
植入神经介入手术的运动神经假体可提高严重麻痹的日常生活活动的能力：第一次人类经验
抽象的背景植入式脑 - 计算机界面（BCI）（BCIS）充当运动神经假体，有可能恢复自愿运动冲动以控制数字设备并改善由于脑，脊髓，周围神经或肌肉功能障碍而导致大脑，脊髓，周围神经或肌肉功能障碍的严重瘫痪的患者的功能独立性。但是，迄今为止的报告的临床翻译有限。方法与两名患有肌萎缩性侧硬化症（ALS）的参与者在单臂，开放标签，前瞻性，早期可行性研究中接受了植入物。使用微创神经干预程序，将新型的血管内架BCI植入了与原发性运动皮层相邻的上矢状窦中。参与者进行了机器学习辅助训练，以使用与尝试的运动相关的无线传输电视学信号，以控制多个鼠标单击的动作，包括变焦和左键单击。与光标导航相结合使用，参与者实现了Windows 10操作系统控制，以进行日常生活（IADL）任务的器乐活动。结果从第86天开始为参与者1开始，而参与者的第71天开始开始使用。参与者1以13.81（13.44，10.96-16.09）的速度（13.44，10.96-16.09）获得了92.63％（100.00％，87.50％–100.00％）的打字任务精确率（100.00％，87.50％ - 100.00％）（试验平均值（中位数，Q1 – Q3）），并具有预测性文本有限的每分钟（CCPM）。参与者2在20.10（17.73，17.73，12.27–26.50）CCPM时，平均点击选择精度为93.18％（100.00％，88.19％–100.00％）。在两位参与者中都独立证明了IADL任务，包括文本消息，在线购物和管理财务。结论，我们使用血管内支架 - 支架 - 电极阵列来描述微创，完全植入，无线，无线运动神经假体的最初体验
用于神经假体的有机电子器件 - 信息科学
用于神经假体的有机电子器件 MJI Airaghi Leccardi 和 D. Ghezzi 美敦力神经工程主席，神经假体中心和生物工程研究所，洛桑联邦理工学院工程学院，日内瓦 1202，瑞士。电子邮件：diego.ghezzi@epfl.ch 神经假体旨在通过利用植入式和可穿戴设备的技术进步来恢复受损或丧失的神经和心理功能。神经接口等植入式设备的性能依赖于生物和机器之间的协同作用。如果缺乏这种协同作用，可能会出现许多不良后果，如排斥、感染或故障。柔软度、电化学行为、生物相容性和生物降解性等材料特性都会影响神经接口的可靠性。在这篇综述中，我们描述了现代聚合物基底和有机电极，它们提供了这些特性的最佳组合。它们在融合不同特性方面的多功能性源于对其分子结构和混合的可控性。与无机材料相比，有机材料对软组织的机械顺应性更佳，而共轭聚合物在与电解液的界面处也具有有利的电化学传输机制，涉及离子和电子电导率。因此，全聚合物神经接口将具有多种优势，包括低成本制造、更高的生物相容性、重量轻、透明性以及与绿色电子产品的亲和性。本综述还重点介绍了支持基于有机材料开发安全电子接口的材料策略，这些策略对各种应用的神经假体都有益。
迈向下一代视网膜神经假体
神经假体是一种精密医疗设备，旨在以闭环方式操纵大脑的神经信号，同时接收来自环境的刺激并控制人脑或身体的某些部分。大脑可以在几毫秒的间隔内处理传入的视觉信息。视网膜计算视觉场景并将其输出以神经元尖峰的形式发送到皮质进行进一步计算。因此，视网膜神经假体感兴趣的神经元信号是神经元尖峰。神经假体中的闭环计算包括两个阶段：将刺激编码为神经元信号，然后将其解码回刺激。在本文中，我们回顾了使用尖峰分析包括静态图像和动态视频在内的自然场景的视觉计算模型的一些最新进展。我们假设，为了更好地理解视网膜的计算原理，需要对视网膜进行超电路视图，在该视图中，在与视网膜交互时需要考虑皮质神经元网络中已揭示的不同功能网络模式。视网膜的不同组成部分包括多种细胞类型和突触连接——化学突触和电突触（间隙连接）——这使视网膜成为理想的神经元网络，可以采用人工智能中开发的计算技术来模拟视觉场景的编码和解码。为了推进下一代视网膜神经假体作为人工视觉系统的发展，需要采用具有神经元尖峰的视觉计算的整体系统方法。2020 作者。由爱思唯尔有限公司代表中国工程院高等教育出版社有限公司出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。