【摘 要】
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上次是馬斯克Neuralink公司实现了猴子用意念控制光标打游戏。这次，斯坦福大学、霍华德休斯医学研究所（HHMI）、布朗大学等团队用BCI实现了瘫痪患者将脑中的“笔迹”转化成屏幕字句。 “这项研究代表了BCI和机器学习技术发展的重要里程碑，相关研究正在揭示人脑如何控制像通讯这样复杂的过程，为改善神经损伤和瘫痪者的生活提供了重要基础。”美国国立卫生研究院脑科学计划主任约翰恩盖博士在接受媒体采访时
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上次是馬斯克Neuralink公司实现了猴子用意念控制光标打游戏。这次，斯坦福大学、霍华德休斯医学研究所（HHMI）、布朗大学等团队用BCI实现了瘫痪患者将脑中的“笔迹”转化成屏幕字句。
“这项研究代表了BCI和机器学习技术发展的重要里程碑，相关研究正在揭示人脑如何控制像通讯这样复杂的过程，为改善神经损伤和瘫痪者的生活提供了重要基础。”美国国立卫生研究院脑科学计划主任约翰恩盖博士在接受媒体采访时说道。
研究人员开发了一种皮质内BCI，首次对瘫痪患者书写字母相关的神经信号进行递归神经网络解码，然后在电脑屏幕上实时显示这些字母的打字版本。
相关研究以《通过手写实现高性能意识文本转换》为题发表在《自然》，并且登上《自然》封面。该研究为BCI开辟了一种新方法，并证明了瘫痪患者在神经麻痹多年后仍可实现精准解码、快速、灵巧运动。
首次实现解码手写“笔迹”
该研究论文作者之一、HHMI研究员克里希纳谢诺伊在接受媒体采访时表示，“此次研究的最大的创新是首次破译了与手写笔迹有关的大脑信号，可以让瘫痪患者不用手也能快速打字。”
据了解，该团队的研究参与者是一位65岁的截瘫患者，其手因脊髓损伤而瘫痪。通过使用该BCI技术，其字母输入在线原始精度为94.1%，离线通用精度为99%以上。
那么，该技术是如何做到“解读”大脑信号的呢？
该技术的作用原理是“两个微小的植入电极阵列将控制手和手臂的大脑区域信息传递给相关算法”，该算法将其转换为出现在屏幕上的字母。
首先，要求参与者复制屏幕上显示的字母，其中包括26个小写字母以及一些标点符号：“
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