美国西北大学的科学家团队在美国国家卫生研究院的支持下，成功研发出了直接控制因脊髓损伤而肢体瘫痪的计算机辅助医用系统。该研究已于4月18日发表在《自然》杂志。

科学家们设计出一款神经假体，可以直接将脑机接口（Brain-Computer-Interface，简称BCI）与大脑运动皮质区内的100个神经原连接起来，通过功能型电流刺激设备（FES）的进一步连接，就可以带动受测者臂部肌肉的运动，从而实现相应的运动动作。

当用户需要移动他的手臂或者脑袋的时候，这100个神经元产生激活信号，传导至BCI中被解析成相应的可读信号数据，通过这些输入数据，计算出该信号对应的肌肉运动方式、电流刺激区域和应该施加的力和力矩等结果数据。结果数据传输到FES中，就可以刺激肌肉的运动。

出于一些伦理学角度的考虑，被测试的对象是恒河猴，而不是人类。不过从解剖学意义上来说，人体构造和这些灵长目近亲十分相似，所以极具可参考性。在下图中，展示了数据的传递过程：

脑机接口的内在原理是，当一个人的大脑在进行思维活动、产生意识(如动作意识)或受到外界刺激(如视觉、听觉等)时，伴随其神经系统运行的还有一系列电活动，这些脑电信号(EEG)可以通过特定的技术手段加以检测，然后再通过信号处理(特征提取、功能分类等)，从中辨别出当事人的真实意图，并将其思维活动转换为指令信号，以实现对外部物理设备的有效控制。基于该原理，BCI像任何通讯及控制系统一样，由输入(如使用者的EEG信号)、输出(如控制外部设备的指令)、信号处理和转换等功能环节组成。

在BCI的技术系统中，关键技术包括大脑神经生物信号采集技术、大脑神经生物信号处理技术及人机高效交互技术。一般BCI技术常用的输入信号是来自头皮或脑表面记录的EEG，以及大脑内记录的神经元电活动。信号处理环节就是通过对源信号进行适当的处理分析，把连续的模拟信号转换成用某些特征参数(如幅值、自回归模型的系数等)表示的数字信号，然后将提取到的上述特征参数利用分类器进行功能分类，从而产生操作驱动指令。

在西北大学的这项研究中，通过BCI读取人脑信号之后，会将其与一些预编译的简单基本运动方式建立联系，比如举起手臂，转动手腕，移动手指等等，然后产生电路信号来刺激对应肌肉的运动。从 视频 中可以看到，不仅仅是一些简单的响应动作可以顺利完成，包括紧紧抓住这样的整体连贯动作也是可以实现的。

在下一步研究中，如何对人体的实验结果进行测试或许是最为棘手的问题。这些受测验的猴子脑子里被植入了一些复合电子阵列，而这些阵列是否能够放到人类大脑中是不是会对其他的功能有所影响，这些都是未知的。

但至少值得庆幸，计算机辅助瘫痪肢体的功能又进一步了，其最直接的受益者就应该是那些帕金森病患者。该项目的研究论文中提到，全球每年有超过13万的增长人数忍受着脊髓受损的折磨，其中又有超过半数的人脖子以下肢体全部瘫痪，生活完全不能自理。

提到远景规划，该研究小组还有一番雄心壮志。他们说，如果仅仅依靠缓慢的生物遗传和进化，人类的神经系统反应还是有些迟缓的。然而，一旦计算机处理芯片和电子线路能够接入人体内，情况或许就会大有改观，甚至推进千万年来的进化史。

参考资料：

BCI-WIKI：http://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%84%91%E6%9C%BA%E6%8E%A5%E5%8F%A3