MathWorks助力腦機接口：靈魂的器皿 意志的實體

2014年一項風靡全球的“冰桶挑戰”讓漸凍癥（肌萎縮側索硬化ALS）走進大眾的視野，人們才將目光集中在這個思想和意志被身體困住的群體身上。2017年，ALS主治藥物利魯唑（Riluzole）進入了中國部分省份的醫保范圍，但很多醫院還是沒有進藥，所以依然無法進入患者可及范圍。如今，近十年過去了，漸凍癥依舊是難以治愈的罕見病癥，但我們是否能夠通過其他方式來讓這些患者釋放自己自由的靈魂呢？

       在6月8日MathWorks舉辦的2023 MATLAB EXPO 中國用戶大會（北京站）上，我們通過清華大學張丹副教授了解到了“漸凍人”未來的希望——腦機接口技術。

腦機接口：解碼思維的力量

       腦機接口分為主動腦機接口和被動腦機接口，主動腦機接口中的一部分應用領域正是幫助漸凍癥患者恢復對于外界交流的能力以及拓展交流的方式。同時主動腦機接口技術還可以作為輔助診斷技術介入像癲癇這樣的腦外科疾病。而被動腦機接口也是情緒腦機接口，可以應用在對患者的心理測評方案中。因為傳統的心理測評依賴于問卷，依賴于自我報告，或者咨詢師的訪談，這種方式對于受訪者的教育程度、背景、配合度都有很高的要求，所以適用性有很大的局限。而腦機接口和傳統問卷相結合的方式可以得到更加客觀和科學的結果。

       據張丹副教授介紹，凡是跟大腦疾病相關的，都在腦機接口技術的可解決、可應用方向之內。我們知道，雖然醫院也在用腦電圖、磁共振的機器，但是這些使用還是對病人有比較多的限制，基本上限定場所、有限時間的檢測檢查，無法推廣到像腦機接口技術期待的不限空間不限時間的應用方式。

       然而想要達到這種效果要擁有可靠的前端傳感器來采集大腦信號，以及完整的系統來分析數據，最后精準的表達出來。

MATLAB：連接科學與真實世界

       目前腦機接口還在實驗室階段，面對未來的成果轉化，張丹副教授從技術本身提出了兩個正在面臨的困難。

       首先是如何獲取有效的大腦信號，從馬斯克支持的有創植入式方案來說會涉及到臨床技術的挑戰，從無創貼片式方案來說會涉及到大腦信號傳感的材料和電學困難。其次，從應用端角度，無論是機器外骨骼輔助腦機接口實現信號表達還是其他工程類的技術，如何將這些技術和腦機接口的輸出以及大腦信號的特性相結合成為新的難點。

張丹副教授表示：“面向產業化還有多遠，這個跟具體應用領域可能有關系。比如說以漸凍癥患者為例，他恢復一個字符輸入去對外傳遞信息，這事已經很近了。假如說我們希望今后他能像正常人一樣去控制一個機器手臂，像正常人一樣到社會上去行走，去生活，那個挑戰距離會更遠一些。”此外，對一個家庭來說，如何科學護理“漸凍人”，幫助“漸凍人”脫離生存困境，甚至有質量地帶病生存，需要全社會做出更多的努力。

醫療機器人推進兒童物理治療——測試人員正穿戴著外骨骼原型行走

從MathWorks角度來看，腦機接口技術轉化的過程跟很多醫療設備的研發過程挑戰很相似。“加快工程和科學領域發明、創新、開發和學習的步伐，為世界帶來改變。”是MathWorks的使命，因為他們相信未來世界的真實問題、復雜問題是依靠科學家和工程師來解決的。

對于張丹副教授所帶領的團隊來說，MathWorks旗下的MATLAB和Simulink軟件能夠快速幫助他們搭建系統模型，拆分復雜流程，以圖形化的APP，幫助科學家快速和高度自動化的完成，從數據采集、標注，到降噪、變換和特征提取，以及AI超參調優和快速原型實現。今年，張丹副教授團隊還與MathWorks在2023世界機器人大賽—BCI腦控機器人大賽上共同合作了情緒腦機（青年組）賽項，鼓勵選手使用MATLAB進行編程與實現，一起加速探索情緒腦機接口的潛力。[LY1] MathWorks中國區教育行業總負責人李慶節表示：“MathWorks在每個方面都有快捷的工具箱和一些經驗，能幫助處于不同科研種類跟不同階段的客戶，能夠把每一個階段通過挑戰很好的解決。”

MATLAB與AI結合更適應現代社會

       如今在人工智能的浪潮席卷而下，MATLAB作為一款經典數學軟件無法與AI相割開來，無論是各種神經卷積模型還是人工智能訓練模型都離不開MATLAB。況且MATLAB在AI項目研發中具有得天獨厚的優勢，例如既可以搭建系統模型也可以拆分流程，還可以測試模型。

       MathWorks的Sameer Prabhu博士向我們介紹，無論AI再怎么發展，它只是系統當中的一部分。MathWorks除了提供AI的Model之外，也可以把AI這部分算法集成到一個完整的系統里面，用Simulink這樣的環境，可以把AI所有的應用放到整個大系統里面，一是做整個概念上的驗證或者系統行為上的驗證，另外也可以做很多大量的對AI的測試。

比如在汽車工業，做自動駕駛驗證相應的AI的算法是否有效或者是是否足夠安全，也可以把它放到整個車輛系統模型里面，去運行不同的場景。MathWorks可以創建很多不同類型的測試場景，把我們在現實當中可能很難運行到的場景，都能通過仿真的方式運行出來，極大地增強使用者對于AI在工程領域應用的信心。