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    可『意念』控制的神經(jīng)假肢誕生

    2021-05-31 13:13:42
    海外星云 2021年4期
    關(guān)鍵詞:解碼器假肢機(jī)械手

    這是一款便攜式獨(dú)立神經(jīng)假肢系統(tǒng),手勢(shì)識(shí)別準(zhǔn)確率超95%,原本截掉手臂、失去手指的患者,可讓患者像正常人一樣玩電子游戲。

    這不是簡(jiǎn)單的機(jī)械手,而是深度學(xué)習(xí)和機(jī)械臂硬件的結(jié)合。近年來,深度學(xué)習(xí)在分析、解釋和解碼生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用正在穩(wěn)步發(fā)展。在迅速發(fā)展的腦機(jī)接口和神經(jīng)假體領(lǐng)域,基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)解碼器已成為創(chuàng)造下一代靈巧、易操作的神經(jīng)假體的最被看好的方法。

    簡(jiǎn)單來說,神經(jīng)解碼器就是一種能夠識(shí)別大腦神經(jīng)活動(dòng)的人造裝置。對(duì)于因神經(jīng)系統(tǒng)受損而無法正??刂浦w的人來說,它可以解碼大腦活動(dòng),傳遞大腦向肢體發(fā)出的控制指令,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)配套神經(jīng)假肢的操控。

    相比普通假肢,神經(jīng)假肢可以由“意念”控制,也就是直接接受大腦發(fā)出的指令,顯然更加靈活且符合人類的直覺。

    不過,高性能深度學(xué)習(xí)模型對(duì)硬件的運(yùn)算能力提出了很高的要求,而且通常依賴GPU以支撐其大規(guī)模的并行運(yùn)算。這不僅對(duì)縮小硬件尺寸和降低功耗提出了挑戰(zhàn),更是限制了假肢及其神經(jīng)解碼系統(tǒng)的便攜性和易用性,使其難以應(yīng)用在臨床上。

    為了解決這一問題,美國(guó)明尼蘇達(dá)大學(xué)楊知教授的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出本次便攜式獨(dú)立神經(jīng)假肢系統(tǒng),主要部件包括基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)解碼器,英偉達(dá)Jetson邊緣計(jì)算套件,Neuronix神經(jīng)接口微芯片,連接神經(jīng)纖維的束內(nèi)微電極陣列,定制的PCB電路板和i-Limb機(jī)械手。

    白手是電腦生產(chǎn)動(dòng)作,病人試圖用腦機(jī)跟著做一樣的動(dòng)作

    多年成果融為一體

    除了英偉達(dá)Jetson套件,電極陣列和機(jī)械手部分組件,剩下的成果或是最新努力,或是研究團(tuán)隊(duì)成員此前完成的成果,一步步積累和融合成了今天的樣子。研究成果以預(yù)印本的形式發(fā)表于Arxiv上。

    機(jī)械手的實(shí)際佩戴效果

    Scorpius系統(tǒng)由Neuronix神經(jīng)芯片,電極連接器,穩(wěn)壓器和Microsemi的現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)等組件構(gòu)成。每套系統(tǒng)包含八個(gè)記錄信道,并且配有頻率整形放大器和高精度模數(shù)轉(zhuǎn)換器,可以捕捉極其微弱的神經(jīng)信號(hào)并排除干擾信號(hào)。如果需要更多的通道數(shù)量,還可以部署多個(gè)設(shè)備。

    最終,組合而成的機(jī)械手可以套在殘臂上,參與測(cè)試的殘障人士成功實(shí)現(xiàn)了用意念控制機(jī)械手指,做出握拳、拿捏、指向、搖滾等手勢(shì),系統(tǒng)也可以準(zhǔn)確識(shí)別其控制的是哪根手指。

    此外,給正常人的小臂植入電極后,機(jī)械手也可以捕捉神經(jīng)控制信號(hào),實(shí)現(xiàn)隔空遙控。

    團(tuán)隊(duì)所開發(fā)的神經(jīng)芯片組

    “據(jù)我們所知,這是最先進(jìn)的、通過將基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)解碼器和便攜式計(jì)算平臺(tái)結(jié)合,從而實(shí)現(xiàn)神經(jīng)假肢?!毖芯咳藛T在論文中表示。

    富饒的巴蜀之地,作物種植歷史悠久,天性樂觀的四川人民不斷在這片土地上創(chuàng)造著奇跡。如今,中阿撒可富也希望伴隨著陽光、雨露,在廣袤的四川大地續(xù)寫豐收的傳奇。

    為了實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械手的操控,研究人員必須先捕獲并解碼大腦傳遞出的神經(jīng)信號(hào)。

    楊知表示,將深度學(xué)習(xí)和硬件結(jié)合,并將其應(yīng)用于疾病治療,是本次成果的亮點(diǎn)。其主要涉及的技術(shù)是神經(jīng)解碼,這在古代叫做“讀心術(shù)”,即搞清楚一個(gè)人的內(nèi)心想法。人類的思考和行動(dòng)是基于大量的神經(jīng)活動(dòng)。這些活動(dòng)會(huì)在體內(nèi)留下痕跡,比如產(chǎn)生微弱的電信號(hào)。這時(shí)就可用到深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì),其優(yōu)點(diǎn)在于可根據(jù)大量的電信號(hào),來產(chǎn)生類似黑盒子的計(jì)算模型,從而映射出信號(hào)和結(jié)果之間的關(guān)系。

    硬件方面,他們使用了一套名為Scorpius(天蝎座)的神經(jīng)接口系統(tǒng),是論文作者Anh Tuan Nguyen和Jian Xu等人在2020年發(fā)表的研究成果。

    該系統(tǒng)隨后會(huì)將捕捉到的原始神經(jīng)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸給Jetson Nano套件。

    Jetson平臺(tái)是英偉達(dá)專為邊緣計(jì)算開發(fā)的AI平臺(tái),其中的Nano系列套件自帶Tegr a X1片上系統(tǒng)(SoC),配有ARM A57四核CPU和128核英偉達(dá)Maxwell GPU。

    經(jīng)過研究人員的定制,該套件可以運(yùn)行經(jīng)過訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型,負(fù)責(zé)將神經(jīng)信號(hào)實(shí)時(shí)翻譯成對(duì)應(yīng)的大腦指令,例如要控制哪根手指,做出什么樣的動(dòng)作。它能在10W和5W功率模式下分別運(yùn)行2小時(shí)和4小時(shí)。

    機(jī)械手本身使用了ssur公司的i-Limb產(chǎn)品,不過原裝驅(qū)動(dòng)被研究人員替換成了自己開發(fā)的手部控制單元,可以直接接收深度學(xué)習(xí)模型發(fā)出的指令并操控手指內(nèi)的電機(jī)。

    三個(gè)數(shù)據(jù)處理線程(A)與深度學(xué)習(xí)電機(jī)解碼器架構(gòu)(B)

    在數(shù)據(jù)處理方面,研究人員用Python實(shí)現(xiàn)了三個(gè)線程,分別用于數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理和電機(jī)解碼。

    數(shù)據(jù)獲取線程負(fù)責(zé)從兩個(gè)或更多的Scorpius設(shè)備上獲取數(shù),并且將它們與對(duì)應(yīng)的信道對(duì)齊。對(duì)齊后的神經(jīng)數(shù)據(jù)會(huì)被輸入預(yù)處理線程,經(jīng)過過濾和降采樣后,再提取其中包含的特征。

    研究人員一共定義了14種特征函數(shù),提取出的特征數(shù)據(jù)會(huì)被放入LIFO(后進(jìn)先出)序列中,所有數(shù)據(jù)都會(huì)被實(shí)時(shí)傳輸?shù)诫姍C(jī)解碼線程中。處理不了或來不及處理的神經(jīng)數(shù)據(jù)會(huì)被直接丟棄,以確保解碼線程能夠始終接收到最新的數(shù)據(jù)。

    在電機(jī)解碼的過程中,會(huì)基于最新的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)推理,使用的深度學(xué)習(xí)模型是RNN架構(gòu),每個(gè)模型包含160萬個(gè)參數(shù)。

    該設(shè)備最多支持同時(shí)部署五個(gè)模型,每個(gè)負(fù)責(zé)一根或更多根手指動(dòng)作的解碼。在實(shí)驗(yàn)中,所有模型都有一樣的架構(gòu),但使用了不同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)了對(duì)特定手指及其動(dòng)作的優(yōu)化。

    最終的解碼結(jié)果會(huì)輸出到手部控制器上,驅(qū)動(dòng)手指上的電機(jī)執(zhí)行相應(yīng)的指令。

    手勢(shì)識(shí)別準(zhǔn)確率超95%

    針對(duì)殘障人(A和B)和健全人(C和D)的實(shí)驗(yàn)

    在實(shí)際測(cè)試中,研究團(tuán)隊(duì)分別對(duì)殘障人士和正常人進(jìn)行了測(cè)試。楊知告訴DeepTech,本次論文中展示的受試者,在14年前的一次事故中,失去了左手大拇指以外的四個(gè)手指,接下來的8年中他忍受著長(zhǎng)期的神經(jīng)痛,夜里經(jīng)常會(huì)被痛醒,直到把整個(gè)左小臂截肢,疼痛才得到緩解。3年前,他加入本次研究小組的測(cè)試項(xiàng)目,楊知評(píng)價(jià)他“又無私又勇敢”。

    植入設(shè)備后,他可以自由控制義肢,包括其各個(gè)手指,同時(shí)可對(duì)義肢產(chǎn)生感知,就好像變成了身體的一部分。

    這位受試者告訴楊知:“這個(gè)技術(shù)如果變成產(chǎn)品,就會(huì)有很多栩栩如生的功能,能讓他做各種不同的日常工作,就好像使用自己另一只完好的手一樣?!?/p>

    手勢(shì)識(shí)別準(zhǔn)確率:健全人(紅)殘障人(綠)

    結(jié)果現(xiàn)實(shí),在只使用一個(gè)模型的情況下,10W功率配置的機(jī)械手延遲不到50ms,隨著模型部署數(shù)量提升,延遲最多增加到120ms左右——這個(gè)程度的延遲是可以感受到的,但對(duì)手指的可控程度和靈活性不會(huì)有太大影響。

    如果降低到5W功率,其最大延遲會(huì)增加約一倍至220ms左右,考慮到設(shè)備的尺寸、功耗和成本,這個(gè)響應(yīng)速度也是可以接受的。

    在識(shí)別準(zhǔn)確率方面,深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確率可以穩(wěn)定在95%~99%之間,其中識(shí)別健全人五指活動(dòng)的準(zhǔn)確率均超過97%,而識(shí)別殘障人士五指活動(dòng)的準(zhǔn)確率也超過95%,表現(xiàn)亮眼。

    “我們發(fā)現(xiàn)殘障人士的食指識(shí)別準(zhǔn)確率偏低,這是由較低的神經(jīng)信號(hào)噪聲比導(dǎo)致的?!毖芯咳藛T表示,“在實(shí)際操作中,我們可以引入更多的訓(xùn)練或者訓(xùn)練一個(gè)模型專門控制食指?!?/p>

    為了測(cè)試機(jī)械手在日常生活中的表現(xiàn),研究團(tuán)隊(duì)讓一名殘障人士在多個(gè)場(chǎng)景下操作該設(shè)備。結(jié)果顯示它的表現(xiàn)并未受到Wi-Fi、手機(jī)和電子設(shè)備的干擾,可以持續(xù)穩(wěn)定的工作。

    在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中測(cè)試機(jī)械手

    “我覺得如果這個(gè)設(shè)備經(jīng)過更好地調(diào)試,以一個(gè)消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品問世時(shí),它將會(huì)具備更多的功能,能(讓我)在未經(jīng)思考的情況下完成許多日常操作,”測(cè)試者表示,“當(dāng)我想夠到和拿起東西的時(shí)候,我也不需要刻意地去操作它,就像我的真手一樣。我相信它能實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)?!?/p>

    當(dāng)然,目前的模型還存在一些不足,在判斷一些手勢(shì)時(shí)容易混淆,比如握拳VS豎起大拇指。

    未來,研究團(tuán)隊(duì)計(jì)劃進(jìn)一步優(yōu)化軟件和完善硬件,包括優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,采用真正的多線程來避開Python的全局解釋器鎖,強(qiáng)化Jetson的深度學(xué)習(xí)推理能力,采用在線電機(jī)解碼優(yōu)化等等,從而在便攜的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)更低延遲、更高精度的實(shí)時(shí)控制。

    未來投入應(yīng)用后,病人使用就像配眼鏡一樣,驗(yàn)光之后配置度數(shù)合適的鏡片和鏡架。同樣,給病人配置合適的機(jī)械臂和神經(jīng)解碼器,也是一樣的思路。

    目前,團(tuán)隊(duì)已成立公司對(duì)該設(shè)備進(jìn)行成果轉(zhuǎn)化,首先將用于治療殘疾人的疼痛。楊知表示,該神經(jīng)解碼技術(shù)已幫助參與實(shí)驗(yàn)的受試者們,減輕或治愈他(她)們的疼痛。

    用患者的話說,“有了這個(gè)系統(tǒng),我們可以看到我的痛苦是可以量化的,并且可以做些什么……這是對(duì)生活的巨大改善……它幾乎無可估量地改善了我的生活質(zhì)量,達(dá)1000%?!睏钪€表示神經(jīng)解碼技術(shù)還可以用于治療更多的疾病。一旦通過美國(guó)FDA和中國(guó)相關(guān)審批,該技術(shù)將產(chǎn)生一個(gè)新的醫(yī)療器械市場(chǎng),涵蓋很多現(xiàn)在不能被藥物和手術(shù)治愈的疾病。

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