《Brain Stimulation》：Real-Time Brain-Computer Interface Control of Walking Exoskeleton with Bilateral Sensory Feedback
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為解決脊髓損傷(SCI)患者運動與感覺功能喪失、現有腦機接口(BCI)系統單向且缺乏感覺反饋的問題，研究人員開展了一項關于雙向腦機接口(BDBCI)控制機器人步態外骨骼(RGE)的研究。該研究利用半球間皮層腦電圖(ECoG)解碼行走意圖，并通過初級軀體感覺皮層(S1)的直接皮層電刺激(DCES)提供人工腿部感覺反饋。結果表明，受試者實現了高解碼性能(ρ = 0.92 ± 0.04)，并在盲法步數計數任務中達到92.8%的準確率。這證明了嵌入式BDBCI系統可同時恢復腦控行走和人工感覺的可行性，為開發完全可植入的神經假體用于治療嚴重截癱奠定了基礎。
想象一下，因為一場意外導致脊髓受損，從此雙腿失去了知覺和運動能力，生活被禁錮在輪椅之上。這不僅是數千萬脊髓損傷(Spinal Cord Injury, SCI)患者面臨的殘酷現實，也催生了一個迫切的醫療需求：如何恢復行走能力？傳統的物理療法效果有限，而近年來出現的機器人步態外骨骼(Robotic Gait Exoskeleton, RGE)雖然能輔助站立和移動，但通常需要手動控制，且最關鍵的是——它無法提供任何腿部感覺。失去感覺的行走是不完整且危險的，它會降低步速，顯著增加跌倒風險。與此同時，腦機接口(Brain-Computer Interface, BCI)技術為繞過損傷的脊髓、直接用“意念”控制外部設備帶來了希望。然而，現有的用于行走的BCI大多是“單向”的，只能輸出運動指令，卻無法將腿部的感覺信息“輸入”回大腦，形成了一個開放的控制環路，這與我們健全人體內實時、同步的感覺運動整合過程相去甚遠。那么，能否打造一個既能解讀行走意圖、又能模擬腿部感覺的“雙向”腦機接口(Bidirectional BCI, BDBCI)，真正重塑行走的完整體驗呢？這正是發表在《Brain Stimulation》上的這項研究所要攻克的核心難題。
為了驗證這一構想，研究團隊開展了一項概念驗證研究。他們招募了一名因癲癇評估而接受了雙側半球間硬膜下皮層腦電圖(Electrocorticography, ECoG) 植入的患者。研究人員首先進行運動映射，在腿部初級運動皮層(Primary Motor Cortex, M1)區域識別用于解碼踏步意圖的電極；接著進行感覺映射，通過刺激初級軀體感覺皮層(Primary Somatosensory Cortex, S1)來確定能誘發人工腿部知覺的位點。隨后，他們利用一個定制的嵌入式BDBCI系統，實時解碼ECoG信號以控制一臺商用的機器人步態外骨骼(Ekso GT)運動，并利用直接皮層電刺激(Direct Cortical Electro-Stimulation, DCES) 在腿部擺動時向對側S1提供感覺反饋。研究通過指令狀態與解碼狀態的相關性、盲法感覺可靠性任務以及對照實驗來評估系統性能。
研究結果
1. 受試者與植入
一名50歲女性受試者被招募，其左右半球間裂隙的腿部M1/S1區域植入了兩個高密度ECoG網格。研究程序在植入后第11至19天進行。
2. 運動解碼模型特征
運動映射識別出與腿部周期性運動相關的局部ECoG高頻β(30–50 Hz)和γ(80–160 Hz)頻帶活動，包括明顯的高頻β去同步化和γ同步化。最終，研究人員選擇了15個在相關頻帶表現出顯著調制信號的電極用于BDBCI-RGE任務。
3. 感覺映射與驗證
通過感覺映射，最終為右腿知覺選擇了電極對L29–30（參數：8.22 mA, 100 Hz，產生小腿后部至足跟的刺痛感），為左腿知覺選擇了R13–14（參數：3.80 mA, 300 Hz，產生小腿后部刺痛感）。在盲法步數計數任務中，受試者對右/左腿試驗的計數準確率分別達到100%和86%。在盲法感覺辨別任務中，對右腿、左腿和無刺激事件的識別準確率分別為96%、84%和100%。
4. 在線熟悉性能
在不控制RGE且無刺激的情況下，受試者僅跟隨行走/空閑指令進行5次在線運行時，平均解碼性能ρ達到0.89 ± 0.06，延遲為2.2 ± 0.4秒。
5. 具備感覺反饋的BDBCI–RGE在線控制
在運動解碼和人工感覺反饋均建立后，受試者進行了為期2天、每天5次的BDBCI-RGE在線控制運行。平均解碼性能為ρ = 0.92 ± 0.04，延遲為3.5 ± 0.5秒。在全部10次運行中，受試者均確認RGE踏步觸發了一致的對側腿部知覺，并報告感覺反饋有助于任務表現。
6. 對照實驗
進行了兩項對照實驗：“BCI-RGE”（開啟RGE控制，關閉DCES）和“BCI-Stimulation”（關閉RGE控制，在MOVE狀態自動交替刺激左右腿知覺）。兩者的解碼性能（ρ分別為0.93±0.01和0.94±0.02）與完整的BDBCI-RGE任務無顯著差異，表明解碼是由M1的預期活動驅動，而非由刺激偽影、誘發活動或觀察RGE產生的鏡像神經元活動所驅動。
7. 安全性
整個研究過程中未發生不良事件，特別是在皮層映射、感覺任務或BDBCI操作期間均未誘發癲癇發作。
研究結論與討論
本研究成功演示了一個BDBCI-RGE系統，它能夠同時實現實時腦控行走和提供雙側人工腿部感覺反饋。這是首次在雙側半球間腿部感覺運動皮層植入ECoG的受試者中安全實現的高性能BDBCI步行應用。與之前使用大腦外側凸面M1的研究相比，利用半球間腿部M1區域獲得了更優的解碼性能（ρ高達0.97），這可能得益于該區域對腿部運動更直接、更強大的神經表征。通過直接皮層電刺激(DCES) 誘發人工感覺是目前最安全、最優化的方法，且本研究首次在單個BDBCI-RGE系統中實現了雙側下肢人工感覺與運動解碼的整合。
研究采用交替采集與刺激的策略避免了刺激偽影對解碼的干擾，對照實驗也證實了系統的穩健性。盡管在本研究中，增加感覺反饋并未顯著改變解碼性能指標，但理論上，為未來失去感覺的截癱患者提供這種反饋，有望通過恢復感覺運動環路來改善步態功能性和安全性（如提高步速、降低跌倒風險）。
該系統的另一個重要優勢是其嵌入式設計。所有關鍵功能（神經信號采集、實時解碼、刺激、無線通信）均由BDBCI設備上的微控制器執行，使其在配置后能獨立于大型外部計算機運行。這種便攜性和低功耗特性，為未來轉化為完全可植入的、獨立的神經假體系統奠定了堅實的基礎，有望最終幫助嚴重脊髓損傷患者恢復自主、具備感知的行走能力。
當然，本研究也存在局限性，例如僅在一名非截癱的癲癇受試者中完成，且運動任務是坐姿下的模擬踏步而非實際行走。未來的工作需要直接在目標脊髓損傷人群中進行植入驗證，并進一步降低系統延遲、提升感覺反饋的豐富性和實時性（解決“全雙工”挑戰），以及推動設備進一步微型化以實現完全可植入。本研究為治療感覺運動缺損的創新神經技術發展提供了重要的概念驗證和方向指引。
