在超声波这个新兴赛道，全球所有玩家几乎都在同一起跑线上……大脑很多复杂功能和疾病都由跨脑区的‘神经环路’控制，你不可能沿着一条环路插满电极去调控它，但超声可以做到。”
超声波脑机接口
超声波脑机接口旨在构建一个“能对全脑信号进行读写和分析的平台”。
它利用相控阵技术将超声波精准聚焦于颅内任意位置，实现对神经活动的“写入”（调控）；同时，通过捕捉神经活动引起的微血管血流变化，实现对大脑信号的“读取”（解码）。
商用前景
在特定场景下，比如运动解码方面，侵入式脑机接口控制机械臂、光标等设备的速度和精度的优势是不可替代的，性能也能通过增加电极数量来提升。但它目前主要还是应用在运动控制上。
从适应症的角度来讲，语言解码和运动解码针对的适应症主要是渐冻症跟高位截瘫等疾病，市场相对要稍微小一点，不像做疼痛、中风、帕金森，可能离临床更近，患者更多。从这个角度，超声波脑机接口可能会有更好的商业化前景。
超声波的“写入（调控）”技术
侵入式电极，是把电极插入大脑某个特定区域，对这个区域的神经元进行读写。这在局部是有效的，但也存在局限，只能作用于那个固定的“点”。
超声带来的最大突破，是对全脑任意位置进行自由读写的可能性。这背后是“相控阵”技术。
■ 军事雷达用相控阵控制电磁波，这里用它来控制机械波（超声波）。通过精密控制多个超声发射源的时间和相位差，可以在不开颅的情况下，在颅内任意位置形成一个4到8毫米大小的聚焦区域。
■ 当能量聚焦于此，该区域神经元的活动就会被调控，可以被“激活”（兴奋），也可以被“抑制”，这为治疗提供了双向调节的可能，而电刺激通常只能让神经元兴奋。这种多靶点自由调控的能力是颠覆性的。
■ 比如，大脑很多复杂功能和疾病都由跨脑区的“神经环路”控制，你不可能沿着一条环路插满电极去调控它，但超声可以做到，可以先刺激A点，隔500毫秒再刺激B点，再到C点，实现一种有时序的、针对整个环路的多靶点调控。这对神经科学家而言是梦寐以求的工具。
超声波大脑调控技术的实现主要有什么挑战
目前来看的话，以疼痛治疗的临床研究为例，疼痛有很多种不同的亚型，引起的原因可能都不相同。比如说，疼痛和情绪有很强的关系，很多慢性疼痛患者都抑郁，抑郁患者都容易产生疼痛。
所以一些治疗疼痛的药物，本质上调节的可能是情绪的靶点。所以要找到特定的亚型、特定的患者人群，然后可重复、可量化、可控且安全地通过超声波进行刺激治疗，这是要做一系列的临床研究的。
超声波的“读取（解码）”技术
超声波是通过采集“血流信号”来间接解码神经活动的，但传统的B超、或经颅多普勒（TCD）看脑血流已经很多年了，分辨率太低了，图像非常模糊。
超声波脑机接口如何通过这些信号来读取大脑意图？需要研发一种超快超声成像技术，关键就在于“快”和“分辨率”——需要以每秒数千帧的速度，去捕捉神经元放电前后（约有1.5秒延迟），毛细血管里发生的微小血流变化，把空间分辨率从毫米级提升到百微米级。
这项技术最大的好处是全脑覆盖。一个侵入式电极阵列，比如Neuralink的技术，覆盖的面积可能只有大脑皮层的1.3‰。而同样一个探头放在头上，超声波可以对25%的全脑体积进行血流成像。有了这样的数据，才有可能去研究全脑功能活动。
AI基础模型的利用
虽然“全脑读取”听起来很美好，但全部血流信号混杂在一起，就像一锅粥，而且与真正的神经放电活动之间还有先后差别与1.5秒的延迟，如何读出有意义的信息？
这正是目前全球范围内，这个领域最大的挑战，也是最大的机会。要从这锅粥里理出头绪，需要靠一个强大的AI基础模型来解释它。
这项工作刚刚开始，全球都还没有现成的解决方案。算法是什么、数据如何标注、模型如何训练、效果如何评价，一切都是未知的。
■ 需要用多模态数据来做“交叉标注”。比如，同时记录有“金标准”的脑电信号和超声血流信号，让AI去学习它们之间的对应关系，这就像早期的AI需要大量人工标注图片一样。当这个模型足够强大时，才有可能从看似混乱的血流信号中，推理出大脑真实的活动模式。
■ 加州理工学院已经有论文证明，用血流信号可以解码运动意图来控制机械臂，这证明了方向的可行性，但延迟问题和解码精度仍需AI和硬件的共同突破。
节选自澎湃新闻与从业者的访谈
来源 | 脑机接口社区公众号
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