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讓身障者重掌生活,念動機械手臂新突破

本文由科技部補助,泛科學獨立製作

文/喻守謙 | 台灣數位文化協會

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正在練習使用機械手臂的艾瑞克(圖片來源:撰稿團隊取自 Cortesía Excélsior)

艾瑞克索圖(Erik Sorto)是一名癱瘓十年的身障者,但他同時也是類似患者們的新希望。2013 年艾瑞克不顧家人反對,毅然報名接受了一場腦部手術。現在的艾瑞克有如科幻小說中的角色,只要他想像抓取東西的樣子,安裝的機械手臂就會執行他的命令。

過去雖然也有少數身障者透過腦機介面(brain-computer interface,簡稱 BCI) 操控機械,但這些受試者的植入體,所接受的信號多來自連結脊椎與肌肉的前運動皮質區,只能被動記錄訊號。而艾瑞克是第一位在後頂葉皮質層內(產生肢體運動意念的區域)植入晶片,讓機械主動理解使用者意圖的人。

加州理工學院的神經科學教授、也是這次實驗的首席研究員理查安德森(Richard Andersen)解釋,從使用者的意圖出發,不僅較符合人性,也能讓機械手臂作用的速度更快,艾瑞克所做的是讓機械手臂理解他的最終目標,而不是操控所有運動細節。舉例來說,當我們伸出手臂拿起一杯水時,你不會去思考每一個關節或肌肉該如何伸展、或拆解每個動作,你只想著要拿到那杯水而已。

透過數據累積,讓手臂知道你想做甚麼

在研究初期,研究人員先透過核磁共振技術,觀察當艾瑞克產生抓取等動作等意念時,頂葉皮層內兩個最活躍的區域。在此之後便植入 2 個微電極陣列,裡面各自包含 96 個電極,能夠記錄單一神經元的活動。此外,在艾瑞克的頭骨上有兩個金屬基座,能夠接收電極收到的信號,並連接機械手臂。

術後一個月,艾瑞克就開始了與團隊的合作。在第一個實驗中,工作人員先做出某些手勢,讓艾瑞克在腦中想像、模仿做出這些動作的感覺,並藉由不同的動作,觀察哪些神經元會對特定動作有反應。長期研究下來,團隊能夠不斷校準神經元與動作間的關係,針對位置、移動軌跡及特定運動等類別歸納出一套演算法。此外,安德森表示,即使系統沒有接收到完整的信號,也能透過演算法與過去的數據,自動補足需要的信號,這也會讓使用者操作起來更便利,減少失誤的次數。

頂葉皮質會是最佳解答嗎?

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大腦構造圖。source:wiki

過去腦機介面(BCI)的開發,多根基於美國布朗大學腦科學研究所主任約翰多諾霍(John Donoghue)對運動皮質的前瞻研究。­多諾霍認為這次的實驗確實證明了頂葉皮質可以提供較有用的信號,但現階段他無法肯定頂葉皮質就是念動控制最好的選擇,因為目前的實驗成果雖好、但還不夠好,團隊尚未得知如何得到更精準的控制手段。

實驗的首席研究員安德森也曾提議結合來自運動皮質與頂葉皮質的兩種訊號,透過交叉判斷讓機械手臂的判讀更清晰,然而多諾霍則表示,結合不一定會帶來增值效果。他提到,當我們試圖用手拿起杯子時,會用到多達 80% 的大腦,上述兩種皮質只占了一部分,且傳遞出的訊號其實相當類似,因此不排除其他部分的大腦有可能蘊藏了更關鍵的數據。

依然努力著的艾瑞克

在學界熱烈討論的同時,艾瑞克仍舊繼續著他與機械手臂間的實驗。在這兩年中,他的熱情絲毫未減,並致力提升操控的精準度,他練習玩了 6700 多次的剪刀石頭布,因為這些對常人而言簡單的動作,都是重要的突破。雖然過程辛苦,但艾瑞克終於在今年實踐了他長久以來的目標:透過機械手臂拿起啤酒,並暢快的痛飲一番。未來,他還想嘗試刷牙、刮鬍子等更精細的動作。

(本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫-智慧生活與前沿科技科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

責任編輯:鄭國威
審校:陳妤寧

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