用机器学习来放大这些信号

至少十年来，研究人员一直致力于让意念控制假肢成为现实。从理论上讲，能让截肢者用意念控制的人造假手可以恢复他们完成各种日常任务的能力，并极大地提高他们的生活水平。

然而到目前为止，科学家们还面临一个主要障碍：他们还无法获得足够强或足够稳定的神经信号来发送到仿生肢体。尽管可以通过脑机接口获得这种信号，但植入脑机接口的过程是侵入性的且成本很高。而围绕大脑和脊髓扇形分布的末梢神经所携带的神经信号又太小。

一种新的植入技术解决了这个问题，方法是用机器学习来放大这些信号。今天发表在《科学转化医学》（Science Translational Medicine）杂志上的一项研究发现，这种方法在近一年时间里对四名截肢者产生了效果。它使他们能很好地控制其假肢手捡起微型积木，拿起易拉罐等物品，玩石头剪刀布。

这是研究人员首次记录到来自神经的毫伏级信号，比以往任何研究都强烈得多。

这种强度的信号使研究人员能训练算法将其转换成动作。“我们第一次启动它时，它立刻就起作用了，思考与行动之间没有间断。”密歇根大学生物力学教授保罗·塞德纳（Paul Cederna）说，他是这项研究的负责人之一。

植入手术需要切断截肢者的一条末梢神经，然后缝合到肌肉上。该部位三个月后会愈合并发育出神经和血管。接着该部位会被植入电极，从而使神经信号能够被记录下来并实时传递到假手上。这些信号通过（与用在脑机接口上的相同的）机器学习算法转换成动作。

戴着假手的截肢者能控制每根手指并转动拇指，不管他们截肢有多久了。根据研究的联合负责人、密歇根大学的生物医学工程副教授Cynthia Chestek的说法，需要几分钟来记录神经信号，以便为每个信号校准算法，但此后每次植入电极后都立刻生效，在300天的测试期间里无需重新校准。

这只是个概念验证研究，因此需要进一步测试来验证结果。研究人员正在招募截肢者进行一项临床试验，该试验由美国国防部高级研究计划局DARPA和美国国立卫生研究院（National Institutes of Health）资助。