用意念“操控”肢体？ 青年团队用脑机接口技术助患者康复
多年前，天津市人民医院迎来了脑卒中神经康复机器人项目的第一位患者——64岁的退休教师时阿姨。
彼时，深受脑卒中困扰的时阿姨握笔都成了难事。“母亲一辈子站在讲台上教书育人，如今退了休连笔都握不了，她无法接受，每天情绪低落得很。”天津大学助理研究员、博士后张浩至今记得时阿姨子女的这番话，“我自己也感同身受。”他说。
在前不久山东烟台举办的第二届博士后创新创业大赛上，张浩带着“基于脑电采集、处理与分析的神经卒中康复机器人”项目参加了揭榜领题赛道。
张浩是该项目的负责人。他带领的团队以临床卒中康复需求为导向，设计开发人工神经康复机器人系统，将患者的大脑神经电生理信号转化为信息接口，通过脑电特征提取算法，解码卒中患者的运动意图，实现患者神经可塑性康复与周围神经肌肉运动的耦合协同，进一步对患者病情进行评估预测，最终反馈优化治疗方案。目前，该成果已在多家三甲医院开展临床研究。
张浩所在天津大学神经工程团队开发的人工神经机器人系统。图为中风偏瘫患者在“神经康复机器人”帮助下可以“所思即所动”。受访者供图
“举起右手”“动动手指”“向前挪一小步”……在天津市人民医院康复科，63岁的脑卒中患者王宝占（化名）头戴脑电帽，尝试用意念“操控”四肢，略显迟钝。
张浩告诉中青报·中青网记者：“卒中所造成的肢体功能障碍严重影响患者的生活质量，给个人、家庭以及社会造成了巨大的负担”。据国家卫健委统计数据，我国卒中患病总人数超过2800万，约60%到70%的患者伴有不同程度的肢体功能障碍。
在他看来，近年来，以运动想象脑机接口技术为基础发展而来的神经康复机器人系统可实现大脑与肌骨控制设备的直接交互，诱导神经网络连接的重组、修复与增强，对运动功能的重建与康复具有积极意义。然而，高性能人机交互所面临的神经系统层面交互信息复杂难题，使得现有神经康复机器人系统难以对神经信息高效解码并准确评估康复进程。
张浩团队开发的脑卒中神经康复机器人，是运用脑机接口技术，通过放置在头皮上的脑电帽检测大脑发出的实时信号，实现了脑-机-肌协同交互，反复训练强化大脑至肌群的兴奋传导通路，有效促进大脑神经功能重塑，最终帮助患者运动功能的恢复。
脑卒中神经康复机器人项目核心骨干成员、天津大学博士后张磊说，相比于针灸、按摩、理疗等单一聚焦肢体训练的传统治疗方式，脑卒中神经康复机器人可以同时训练大脑和肢体，助力神经可塑性的康复，大大缩减治疗时间。
基于这种训练模式，时阿姨经过5个月的训练，可以工整地书写姓名。如今，几年过去了，时阿姨早已“摆脱”了康复机器人，独立生活。张磊说，对于轻度脑卒中患者，3个月即可恢复基本生活，之后再进行定期复检即可。
张浩介绍，目前脑卒中神经康复机器人仍有亟须解决的难题。针对脑卒中患者的治疗，国外是以侵入式手段为主，“就是通过开颅手术将电极植入颅内，插到大脑皮层或是直接升到神经元，这样得到的信号质量非常高，也就是说它的指令会更加准确”。国内目前主要是以非侵入式为主，“不需要开颅，不需要做侵入式的创伤手术，只需佩戴脑电帽即可”。
在张浩看来，这同时也带来了新问题：非侵入式的手段，神经元信号传导需要通过脑组织、脑脊液、颅骨和头皮等结构，质量较差。如何将头皮脑电的信号精度提升至侵入式水平，他的团队仍在努力探索。他和团队对创业充满了激情：“我们希望以自己所学报效国家，造福人民，实现自己的学术理想。”
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