AI如何通过脑机接口帮助瘫痪患者控制机械臂？

发布时间：2025-04-18 13:11:42 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：9 次

AI 通过脑机接口（BCI）帮助瘫痪患者控制机械臂的原理及实现过程如下：

基本原理

• 脑信号采集：在患者大脑皮层表面植入微型传感器，这些传感器可以记录患者想象运动时产生的神经信号。

• AI 解码与学习：AI 模型对采集到的脑信号进行解码，将其转化为机械臂的动作指令。随着患者反复想象特定动作，AI 能够适应大脑神经活动的微小变化，并不断优化解码精度。

实现过程

1. 训练阶段：

   • 想象动作：患者在研究人员的指导下，想象手指、手掌和拇指等部位的简单动作。

   • 数据记录与模型训练：传感器记录患者想象动作时的大脑活动数据，用于训练 AI 模型。

   • 虚拟练习：患者通过控制虚拟机械臂进行练习，虚拟机械臂提供可视化的准确性反馈，帮助患者提高对机械臂的控制能力。

2. 实际操作阶段：

   • 控制真实机械臂：经过虚拟练习后，患者开始使用真实的机械臂进行操作。患者能够通过想象控制机械臂完成各种任务，如拾取积木、打开橱柜、拿出杯子并将其举到饮水机上等。

   • 长期稳定运行：该脑机接口设备在无需调整的情况下可稳定运行 7 个月。在这期间，患者只需进行短暂的“调整”，即可继续控制机械臂。

关键突破与优势

• 长期稳定性：以往的脑机接口设备通常只能维持一两天的有效性，而此次开发的设备创纪录地稳定运行了 7 个月。这得益于 AI 模型能够适应大脑活动的微小变化，解决了传统脑机接口快速失效的问题。

• 人类与 AI 的学习融合：AI 与人类大脑的学习相互融合，AI 能够根据大脑神经活动的变化不断调整和优化，从而实现更自然、更精准的机械臂控制。

• 提高患者生活质量：该技术使瘫痪患者能够独立完成一些基本生活任务，如喝水、进食等，极大地改善了他们的生活质量。

未来展望

研究人员正在进一步改进 AI 模型，以提高机械臂动作的速度和流畅性，并计划在家庭环境中测试这种脑机接口设备。未来，脑机接口技术有望帮助更多瘫痪患者重获独立生活的能力。