腦機接口已成為各國重點布局的前沿技術之一，醫學應用是其最重要的應用場景。本文通過定性定量結合方法，梳理了腦機接口醫學應用的發展歷程和重要場景，分析其研發態勢并展望未來趨勢。結果表明，腦機接口醫學應用的研究熱點包括腦電信號處理與解析、機器學習算法開發與應用、神經系統疾病檢測與治療等；技術重點包括新型電極等硬件開發、腦電信號處理算法軟件開發，以及腦卒中患者的康復訓練等醫學應用。目前已有若干侵入式和非侵入式腦機接口處于臨床試驗階段。美國和中國正引領著腦機接口的研發，且均有一批非侵入式腦機接口獲批上市。未來，腦機接口將應用于更廣泛的醫療領域，相關產品將從單一模式向組合模式發展，腦電信號采集設備將具備小型化、無線化等特征。大腦與機器之間的雙向信息流動與交互將催生腦機融合智能。腦機接口的安全性和倫理問題會受到重視，相關監管措施和行業規范將更加完善。
引用本文： 陳琪, 袁天蔚, 張麗雯, 龔瑾, 傅璐, 韓雪, 阮梅花, 于振行. 腦機接口醫學應用的研發現狀與趨勢. 生物醫學工程學雜志, 2023, 40(3): 566-572. doi: 10.7507/1001-5515.202303038 復制
0 引言
腦機接口（Brain-computer interfaces，BCIs）指一類在大腦與計算機或其他外部設備間進行信息交互的媒介或設備，在醫學、教育、娛樂和軍事等領域擁有重要的應用前景。醫學診療是腦機接口最常見及最主要的應用領域，通過監測、修復、改善、替代、增強等功能，為嚴重的神經與精神疾病提供重要干預手段。腦機接口已成為全球科技布局的焦點，美歐等國家/地區紛紛部署研究腦機接口基礎及應用。我國“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要將腦機接口列為科技前沿領域攻關，也是科技創新2030—“腦科學與類腦研究”重大項目的布局重點之一。本文聚焦腦機接口醫學應用，從基礎研究、技術開發、成果轉化等角度闡述腦機接口醫學應用發展現狀，并展望未來趨勢。
1 發展歷程與應用場景
1.1 腦機接口醫學應用已走過幾十年的發展歷程
腦機接口醫學應用的發展主要經歷了概念探索、科學論證和臨床應用3個階段（見圖1）。腦機接口的概念探索可追溯至1924年，德國耶拿大學首次記錄了人腦的電活動。1969年，第一例腦機接口實驗完成。1973年，腦機接口概念被提出，用于形容將腦電信號轉化為計算機信號的控制系統。在科學論證階段，科學家嘗試解碼腦電信號并控制外部設備，利用腦機接口制造了光幻視，幫助癱瘓患者與外界進行通信和交互[1]，并首次將“運動神經假體”植入人體內，幫助閉鎖綜合征患者控制電腦光標[2]。21世紀后，腦機接口進入臨床應用階段。布朗大學首次實現植入式腦機接口的臨床應用，幫助截癱患者通過腦電控制假肢[3]；匹茲堡大學通過人腦皮層腦電圖信號控制機械手，幫助高截癱患者以意念控制機械手完成握手等簡單動作，并提供一定的觸感反饋[4]；加州理工大學利用意念控制機械手臂完成“喝水”等精細任務[5]；麻省理工學院結合腦電信號和肌電信號，使人類利用手勢命令機器人隊列完成精確的空間移動[6]。
圖1
腦機接口醫學應用發展歷程
Figure1.
Development history of brain-computer interfaces in medicine
1.2 腦機接口醫學應用場景日趨多樣化
腦機接口最初因康復需求而產生，目前醫學應用場景主要有四類：① 對肢體運動障礙患者，康復性腦機接口能夠對大腦重復刺激以增強神經元之間的聯系，實現部分連接或功能的修復；輔助性腦機接口在獲取患者的運動意圖后，實現對外部設備的控制。② 對神經發育障礙患者，腦機接口識別電生理異常，提供神經反饋訓練等非藥物治療手段。③ 對精神疾病患者，腦機接口基于腦電信號特征實時分析并判斷情緒狀態，及時監測、干預發病情況。④ 對意識與認知障礙患者，腦機接口實時跟蹤患者的腦電信號和意識狀態，輔助進行病情診斷和干預方案設計。隨著技術發展，腦機接口逐步邁向疾病治療、人體增強等多樣化的應用場景，潛在應用功能包括恢復、替換（控制神經假體）、增強（增強用戶體驗）、補充、改善等[7]。
2 研究進展與成果轉化
2.1 腦機接口醫學應用領域論文量迅速增長
基于Web of Science核心合集，檢索并分析2013年—2022年腦機接口醫學應用領域的研究論文。檢索方法：TS = (“Brain-computer interface$” or “Brain computer interface$” or “brain-machine interface$” or “brain machine interface$”)，并限定到Neurosciences、Psychology、Clinical Neurology等學科領域；文獻類型：Article + Review；檢索時間：2023-02-17，數據庫更新日期：2023-02-16。結果顯示，2013年—2022年共發表腦機接口醫學應用相關論文6 226篇。年度發文數量呈現穩定增長的趨勢，過去10年中增長了86%（見圖2）。
圖2
2013年—2022年腦機接口醫學應用領域年度論文量趨勢
Figure2.
Annual trends of research articles of brain-computer interfaces in medicine from 2013 to 2022
使用CiteSpace 6.1.R2軟件分析該領域的重要國家和研究機構（見表1）。結果顯示，92個國家開展了腦機接口醫學應用研究，其中美國（1 789篇）、中國（1 102篇）、德國（878篇）發文數量排名前三位。美中兩國的中心性分別達到0.45和0.39。在機構層面，德國圖賓根大學（144篇）、美國加州大學圣地亞哥分校（142篇）、美國哈佛大學（96篇）發文數量排名前三。論文數量排名前10機構的中心性均未超過0.1，表明腦機接口的醫學應用研究還較為分散，目前尚未出現影響力較大的頂尖研究機構，也未形成較大規模的研究集群，未來發展潛力巨大。
表1
2013年—2022年腦機接口醫學應用領域研究論文最多的國家和研究機構
Table1.
Countries and research institutions with the highest number of research articles of brain-computer interfaces in medicine from 2013 to 2022
利用Citespace 6.1.R2軟件的可視化分析功能，通過關鍵詞聚類繪制出腦機接口醫學應用的研究熱點（見圖3），包括：腦電信號解析（神經元信號的局部場電位陣列等）；干擾信號校正（即腦電信號預處理，包括遷移學習方法、獨立成分分析、空間頻率過濾器等）；機器學習算法（卷積神經網絡、類腦神經網絡等）；神經功能檢測（記憶系統的動力學、功能性近紅外光譜技術等）；神經系統疾病治療（脊髓損傷、注意力缺陷、肌萎縮側索硬化、帕金森病、小兒多動癥等）。
圖3
腦機接口醫學應用研究熱點分布情況
Figure3.
Research hotspots of brain-computer interfaces in medicine
基于Essential Science lndicators的Research Fronts在線工具，分析得出相關研究前沿，如下：
（1）腦電信號分類與疾病診斷準確性提升：深度學習等技術應用于腦電信號分類與解碼，大幅度提升了疾病預測和診斷的準確性[8]。美國弗吉尼亞理工大學提出的一種新穎的卷積神經網絡架構EEG-inception，不需要復雜的EEG信號預處理，使分析準確率達到88.4%～88.6%，較傳統方法至少提高了3%[9]。青島大學構建了自適應復合共空間模式和自適應公共空間模式，有效提高了腦機接口系統的信號分類精度[10]。西北工業大學采用級聯前向神經網絡和多層感知器神經網絡開發自動化的大腦信號分類框架，清晰地感知并解釋用戶運動相關的腦電信號[11]。
（2）遷移學習方法的發展與優化：遷移學習使用來源于其他用戶、設備或任務的相似或相關數據來幫助當前用戶、設備、任務進行校準工作。華中科技大學提出了一種新穎的空間對齊方法，任何信號處理、特征提取和機器學習算法都可以應用該對齊試驗，且具有計算成本低和無監督的優勢，顯著優于黎曼空間數據對齊方法[12]。
（3）運用腦機接口修復患者身體功能：腦機接口能夠實時感知大腦信號并提供感官反饋，幫助腦卒中患者有目的地調節其感覺運動節律，誘導神經功能恢復。凱斯西儲大學首次在四肢癱瘓患者腦部植入功能電刺激假體BrainGate2系統，明顯改善了患者的伸展和抓握動作[13]。斯坦福大學開發了一種高性能的皮層內腦機接口，使癱瘓患者的打字速度和信息吞吐量分別提升了1.4~4.2倍和2.2~4.0倍[14]。清華大學附屬北京長庚醫院利用深度學習模型確定了影響腦卒中患者康復的關鍵因素，可用于制定機器人輔助拉伸訓練方案[15]。此外，得克薩斯大學正在研發能恢復和改善情景記憶的閉環神經調控方案[16]。
2.2 技術研發聚焦于腦機接口軟硬件開發
incoPat數據庫檢索結果顯示，2013年—2022年醫學領域的腦機接口專利申請數量為1 239件，年度專利申請和專利公開數量均保持不斷上升趨勢（見圖4）。檢索式為：TS=(“Brain-computer interface*” or “Brain computer interface*” or “brain-machine interface*” or “brain machine interface*” or “腦機接口”)。
圖4
2013年—2022年腦機接口醫學應用領域專利申請量與公開量趨勢
Figure4.
Trend of patent applications and disclosures of brain-computer interfaces in medicine from 2013 to 2022
中國是專利公開數量最多的國家，為602件，高于美國（195件）、韓國（119件）等其他國家。Neurolutions公司（34件）、天津大學（33件）、華南理工大學（31件）、加州大學系統（20件）、清華大學（20件）、西安交通大學（20件）、中國科學院自動化研究所（18件）、浙江大學（18件）、斯坦福大學（15件）、Neurable公司（14件）是申請腦機接口醫學應用專利數量排名前十的機構。目前，腦機接口醫學應用領域的技術研發國際上以企業為主；而我國以高校和研究機構為主，企業參與程度有待提高。
利用incoPat的在線分析工具，分析獲得腦機接口醫學應用的技術重點，具體如下：
（1）神經狀態監測與神經疾病干預方法：該類專利涉及穩態視覺誘發電位、運動想象、p300事件相關電位等信號編碼范式，基于多重信號開發混合腦機接口系統，完成情緒識別、注意力調控、神經功能刺激等操作，適用于注意力缺陷多動障礙、腦卒中、癱瘓、阿爾茨海默病等神經與精神疾病的干預和輔助治療。
（2）新型電極與產品：近年來，神經電極向柔性化、微小型化發展，以增加腦機接口產品的便攜性和適用范圍。英國Neurolutions公司開發了一款頭戴式腦電耳機，可測量大腦信號來治療腦卒中（WOUS16061853）；上海交通大學開發的光電集成的一體化微針陣列式腦機接口器件，實現光電一體化集成，能夠實現對單點同時進行光電刺激和電記錄，并精確記錄光刺激信號，有效提高記錄神經信號的質量（CN114847957A）。
（3）腦電數據處理算法和系統：運用機器學習算法能夠對腦機接口采集的數據進行分類、特征提取、數據融合和編碼等操作，例如基于頻域圖卷積神經網絡的運動想象腦電信號分類方法（CN113476056A）、基于運動想象的混合腦機接口特征提取方法（CN114186608A）、基于小波變換的多模態腦機接口數據融合方法（CN114145752A）、基于位點等效增強的腦機接口解碼方法（CN114415842A）、用于快速和穩定的皮層內腦機接口解碼器的乘法遞歸神經網絡（US10223634B2）等。上述機器學習算法為腦電信號的采集、傳輸、分析提供了支撐。
2.3 腦疾病監測、腦功能修復和替代成為重要臨床應用方向
基于美國ClinicalTrials.gov和中國臨床試驗注冊中心的數據庫，分別檢索獲得腦機接口相關的臨床試驗153項和62項。ClinicalTrials.gov平臺中，最早的臨床試驗由美國德雷塞爾大學申辦，測試用于肌萎縮側索硬化癥患者肌肉調控和溝通交流的腦機接口；中國臨床試驗注冊中心最早的腦機接口臨床試驗由復旦大學附屬華山醫院申辦，評估基于運動想象的腦機接口在肢體功能康復中的有效性。2013年—2022年，ClinicalTrials.gov平臺每年的臨床試驗數量相對穩定，而我國近年來的臨床試驗數量迅速增長（見圖5）。腦機接口臨床試驗涉及的適應證集中在腦卒中和脊髓損傷、肌萎縮性側索硬化、藥物難治性癲癇，另有少量醫療器械適用于治療阿爾茨海默病、幻肢痛、兒童多動癥等。
圖5
2013年—2022年美中臨床試驗平臺中腦機接口相關臨床試驗的變化趨勢
Figure5.
Trends of clinical trials related to brain-computer interfaces in the United States and China from 2013 to 2022
針對不同大腦疾病和損傷情況，腦機接口主要發揮以下作用：
（1）監測神經發育疾病和神經退行性疾病患者的大腦和行為狀態，并提供相應的訓練或干預方案：新加坡精神衛生研究所開發了基于腦電耳機和平板電腦的訓練計劃，用于在學校或家庭干預注意力缺陷多動障礙[17]。加州大學舊金山分校使用美敦力公司的植入式電極Activa PC+S，首次證實該電極能夠在長達1年的時間內穩定監測并提供深部腦刺激治療[18]。新加坡國立大學開展了基于社區的計算機認知訓練，證實每周兩次的注意力、記憶力、決策、視覺空間和認知靈活性訓練能夠提高健康老年人的注意力和執行功能[19]。
（2）修復腦卒中和腦外傷導致的神經功能障礙：采用閉環腦機接口系統動態采集腦功能數據，分析患者的神經網絡活動，融合智能康復技術提供個性化的訓練方案。洛桑理工學院發現，與腦機接口耦合的功能電刺激組相較于假功能電刺激組能夠更加有效、持續地恢復腦卒中幸存者的運動功能[20]。巴特爾紀念研究所和俄亥俄州立大學恢復了一位嚴重脊髓損傷患者的部分手部觸覺和運動能力[21]。格勒諾布爾-阿爾卑斯大學將微電極植入硬膜外，通過無線連接可穿戴外骨骼幫助長期截癱患者恢復行走能力[22]。2021年初，浙江大學與其附屬第二醫院神經外科合作完成我國第一例植入式腦機接口臨床試驗，利用患者的大腦運動皮層信號幫助患者精準控制外部機械臂來完成三維空間的運動[23]。
（3）替代患者喪失的腦功能：通過雙向閉環系統，恢復運動、語言、感覺等高級大腦功能。斯坦福大學幫助一名癱瘓患者實現了90個字符/分鐘的打字速度，在線和離線準確率分別達到94.1%和99%[24]。貝勒醫學院用電極刺激大腦皮層，成功在受試者腦海中呈現指定的圖像，幫助盲人識別不同圖像[25]。
2.4 已上市產品以非侵入式腦機接口為主
美國食品藥品監督管理局（U.S. Food and Drug Administration，FDA）和我國國家藥品監督管理局（National Medical Products Administration，NMPA）對腦機接口均進行分類管理。根據NMPA《醫療器械分類目錄》，侵入式腦機接口和具有增強或刺激等輔助治療功效的非侵入式腦機接口按Ⅲ類醫療器械管理，其他類型的非侵入式腦機接口按Ⅱ類醫療器械管理。
2013年至2023年2月，美國FDA通過De Novo審批通道批準10個非侵入式的神經刺激系統，用于緩解疼痛、神經功能缺失補償等（見附件1）。我國已有十余件腦機接口產品獲得NMPA“創新醫療器械”認定，應用場景包括：神經外科手術的導航定位、癱瘓患者的神經刺激、精神疾病患者的病情管理等（見附件2）。
越來越多的腦機接口產品正從實驗室走向臨床，各國政府正在不斷完善相關管理辦法。FDA于2021年5月發布《用于癱瘓或截肢患者的植入式腦機接口設備的非臨床和臨床考慮因素——FDA工作人員指南》，對侵入式腦機接口的臨床研究豁免（Investigational Device Exemption，IDE）預申請和上市預提交提出通用性建議[26]。FDA還開展了大量監管科學研究，主題包括神經接口設備的可靠性、長期安全性、有效性，以及相關新型生物標志物等[27]。
3 總結與展望
在醫學領域，腦機接口經歷了幾十年的發展，其功能越來越強大。近十年來，中美兩國在相關領域展現出較強的研發實力，在新材料與電極開發、腦電信號編解碼算法等軟硬件方面開展了大量工作，提升了腦電信號解析的速度和效率，改進了腦機接口應用于神經功能檢測、神經與精神疾病治療的準確性、有效性和安全性。腦電耳機等一批醫療器械陸續獲批上市。腦機接口產品目前的主要用途是修復大腦功能損傷。此外，美國的獲批產品還可用于緩解疼痛或改善身體機能；我國的產品可用于外科手術導航定位、精神疾病治療等用途。
未來，腦機接口的功能將進一步增強，有望從人類功能的替代、修復和監測向改善和增強發展，產品將由單一模式轉變為多種模式組合[28]。其醫學應用的范圍也將逐漸放大，不局限于腦卒中、癱瘓、癲癇、感知覺和運動功能受損等疾病，還將拓展至神經退行性疾病、精神疾病等領域，甚至全面應用于健康人群的日常監測。產品方面，腦機接口的界面也將更加友好、使用難度更低，并且可以根據特定需求進行適應性調整[29]。
與此同時，腦機接口的監管政策必將更加完善。國際上已有多個團隊對腦機接口的安全性進行驗證，取得了積極結果[30-31]。我國專家呼吁要重視腦機接口醫學應用中的倫理問題，需要關注植入電極的手術及術后風險、腦機刺激可能引發的神經損傷和幻覺、神經活動信息讀取產生的隱私問題，以及神經增強導致的社會偏見等等。隨著信息數據的安全性、倫理與標準化研究的開展，腦機接口相關的指南、標準、共識等政策文件和相關管理措施將更加清晰。
重要聲明
利益沖突聲明：本文全體作者均聲明不存在利益沖突。
作者貢獻聲明：阮梅花負責本論文的設計、核改與指導；陳琪、袁天蔚、張麗雯完成收集、整理資料，分析數據，以及論文初稿寫作與核改；龔瑾、傅璐、韓雪參與論文修改；于振行參與論文的指導與審校。
本文附件見本刊網站的電子版本（biomedeng.cn）。
0 引言
腦機接口（Brain-computer interfaces，BCIs）指一類在大腦與計算機或其他外部設備間進行信息交互的媒介或設備，在醫學、教育、娛樂和軍事等領域擁有重要的應用前景。醫學診療是腦機接口最常見及最主要的應用領域，通過監測、修復、改善、替代、增強等功能，為嚴重的神經與精神疾病提供重要干預手段。腦機接口已成為全球科技布局的焦點，美歐等國家/地區紛紛部署研究腦機接口基礎及應用。我國“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要將腦機接口列為科技前沿領域攻關，也是科技創新2030—“腦科學與類腦研究”重大項目的布局重點之一。本文聚焦腦機接口醫學應用，從基礎研究、技術開發、成果轉化等角度闡述腦機接口醫學應用發展現狀，并展望未來趨勢。
1 發展歷程與應用場景
1.1 腦機接口醫學應用已走過幾十年的發展歷程
腦機接口醫學應用的發展主要經歷了概念探索、科學論證和臨床應用3個階段（見圖1）。腦機接口的概念探索可追溯至1924年，德國耶拿大學首次記錄了人腦的電活動。1969年，第一例腦機接口實驗完成。1973年，腦機接口概念被提出，用于形容將腦電信號轉化為計算機信號的控制系統。在科學論證階段，科學家嘗試解碼腦電信號并控制外部設備，利用腦機接口制造了光幻視，幫助癱瘓患者與外界進行通信和交互[1]，并首次將“運動神經假體”植入人體內，幫助閉鎖綜合征患者控制電腦光標[2]。21世紀后，腦機接口進入臨床應用階段。布朗大學首次實現植入式腦機接口的臨床應用，幫助截癱患者通過腦電控制假肢[3]；匹茲堡大學通過人腦皮層腦電圖信號控制機械手，幫助高截癱患者以意念控制機械手完成握手等簡單動作，并提供一定的觸感反饋[4]；加州理工大學利用意念控制機械手臂完成“喝水”等精細任務[5]；麻省理工學院結合腦電信號和肌電信號，使人類利用手勢命令機器人隊列完成精確的空間移動[6]。
圖1
腦機接口醫學應用發展歷程
Figure1.
Development history of brain-computer interfaces in medicine
1.2 腦機接口醫學應用場景日趨多樣化
腦機接口最初因康復需求而產生，目前醫學應用場景主要有四類：① 對肢體運動障礙患者，康復性腦機接口能夠對大腦重復刺激以增強神經元之間的聯系，實現部分連接或功能的修復；輔助性腦機接口在獲取患者的運動意圖后，實現對外部設備的控制。② 對神經發育障礙患者，腦機接口識別電生理異常，提供神經反饋訓練等非藥物治療手段。③ 對精神疾病患者，腦機接口基于腦電信號特征實時分析并判斷情緒狀態，及時監測、干預發病情況。④ 對意識與認知障礙患者，腦機接口實時跟蹤患者的腦電信號和意識狀態，輔助進行病情診斷和干預方案設計。隨著技術發展，腦機接口逐步邁向疾病治療、人體增強等多樣化的應用場景，潛在應用功能包括恢復、替換（控制神經假體）、增強（增強用戶體驗）、補充、改善等[7]。
2 研究進展與成果轉化
2.1 腦機接口醫學應用領域論文量迅速增長
基于Web of Science核心合集，檢索并分析2013年—2022年腦機接口醫學應用領域的研究論文。檢索方法：TS = (“Brain-computer interface$” or “Brain computer interface$” or “brain-machine interface$” or “brain machine interface$”)，并限定到Neurosciences、Psychology、Clinical Neurology等學科領域；文獻類型：Article + Review；檢索時間：2023-02-17，數據庫更新日期：2023-02-16。結果顯示，2013年—2022年共發表腦機接口醫學應用相關論文6 226篇。年度發文數量呈現穩定增長的趨勢，過去10年中增長了86%（見圖2）。
圖2
2013年—2022年腦機接口醫學應用領域年度論文量趨勢
Figure2.
Annual trends of research articles of brain-computer interfaces in medicine from 2013 to 2022
使用CiteSpace 6.1.R2軟件分析該領域的重要國家和研究機構（見表1）。結果顯示，92個國家開展了腦機接口醫學應用研究，其中美國（1 789篇）、中國（1 102篇）、德國（878篇）發文數量排名前三位。美中兩國的中心性分別達到0.45和0.39。在機構層面，德國圖賓根大學（144篇）、美國加州大學圣地亞哥分校（142篇）、美國哈佛大學（96篇）發文數量排名前三。論文數量排名前10機構的中心性均未超過0.1，表明腦機接口的醫學應用研究還較為分散，目前尚未出現影響力較大的頂尖研究機構，也未形成較大規模的研究集群，未來發展潛力巨大。
表1
2013年—2022年腦機接口醫學應用領域研究論文最多的國家和研究機構
Table1.
Countries and research institutions with the highest number of research articles of brain-computer interfaces in medicine from 2013 to 2022
利用Citespace 6.1.R2軟件的可視化分析功能，通過關鍵詞聚類繪制出腦機接口醫學應用的研究熱點（見圖3），包括：腦電信號解析（神經元信號的局部場電位陣列等）；干擾信號校正（即腦電信號預處理，包括遷移學習方法、獨立成分分析、空間頻率過濾器等）；機器學習算法（卷積神經網絡、類腦神經網絡等）；神經功能檢測（記憶系統的動力學、功能性近紅外光譜技術等）；神經系統疾病治療（脊髓損傷、注意力缺陷、肌萎縮側索硬化、帕金森病、小兒多動癥等）。
圖3
腦機接口醫學應用研究熱點分布情況
Figure3.
Research hotspots of brain-computer interfaces in medicine
基于Essential Science lndicators的Research Fronts在線工具，分析得出相關研究前沿，如下：
（1）腦電信號分類與疾病診斷準確性提升：深度學習等技術應用于腦電信號分類與解碼，大幅度提升了疾病預測和診斷的準確性[8]。美國弗吉尼亞理工大學提出的一種新穎的卷積神經網絡架構EEG-inception，不需要復雜的EEG信號預處理，使分析準確率達到88.4%～88.6%，較傳統方法至少提高了3%[9]。青島大學構建了自適應復合共空間模式和自適應公共空間模式，有效提高了腦機接口系統的信號分類精度[10]。西北工業大學采用級聯前向神經網絡和多層感知器神經網絡開發自動化的大腦信號分類框架，清晰地感知并解釋用戶運動相關的腦電信號[11]。
（2）遷移學習方法的發展與優化：遷移學習使用來源于其他用戶、設備或任務的相似或相關數據來幫助當前用戶、設備、任務進行校準工作。華中科技大學提出了一種新穎的空間對齊方法，任何信號處理、特征提取和機器學習算法都可以應用該對齊試驗，且具有計算成本低和無監督的優勢，顯著優于黎曼空間數據對齊方法[12]。
（3）運用腦機接口修復患者身體功能：腦機接口能夠實時感知大腦信號并提供感官反饋，幫助腦卒中患者有目的地調節其感覺運動節律，誘導神經功能恢復。凱斯西儲大學首次在四肢癱瘓患者腦部植入功能電刺激假體BrainGate2系統，明顯改善了患者的伸展和抓握動作[13]。斯坦福大學開發了一種高性能的皮層內腦機接口，使癱瘓患者的打字速度和信息吞吐量分別提升了1.4~4.2倍和2.2~4.0倍[14]。清華大學附屬北京長庚醫院利用深度學習模型確定了影響腦卒中患者康復的關鍵因素，可用于制定機器人輔助拉伸訓練方案[15]。此外，得克薩斯大學正在研發能恢復和改善情景記憶的閉環神經調控方案[16]。
2.2 技術研發聚焦于腦機接口軟硬件開發
incoPat數據庫檢索結果顯示，2013年—2022年醫學領域的腦機接口專利申請數量為1 239件，年度專利申請和專利公開數量均保持不斷上升趨勢（見圖4）。檢索式為：TS=(“Brain-computer interface*” or “Brain computer interface*” or “brain-machine interface*” or “brain machine interface*” or “腦機接口”)。
圖4
2013年—2022年腦機接口醫學應用領域專利申請量與公開量趨勢
Figure4.
Trend of patent applications and disclosures of brain-computer interfaces in medicine from 2013 to 2022
中國是專利公開數量最多的國家，為602件，高于美國（195件）、韓國（119件）等其他國家。Neurolutions公司（34件）、天津大學（33件）、華南理工大學（31件）、加州大學系統（20件）、清華大學（20件）、西安交通大學（20件）、中國科學院自動化研究所（18件）、浙江大學（18件）、斯坦福大學（15件）、Neurable公司（14件）是申請腦機接口醫學應用專利數量排名前十的機構。目前，腦機接口醫學應用領域的技術研發國際上以企業為主；而我國以高校和研究機構為主，企業參與程度有待提高。
利用incoPat的在線分析工具，分析獲得腦機接口醫學應用的技術重點，具體如下：
（1）神經狀態監測與神經疾病干預方法：該類專利涉及穩態視覺誘發電位、運動想象、p300事件相關電位等信號編碼范式，基于多重信號開發混合腦機接口系統，完成情緒識別、注意力調控、神經功能刺激等操作，適用于注意力缺陷多動障礙、腦卒中、癱瘓、阿爾茨海默病等神經與精神疾病的干預和輔助治療。
（2）新型電極與產品：近年來，神經電極向柔性化、微小型化發展，以增加腦機接口產品的便攜性和適用范圍。英國Neurolutions公司開發了一款頭戴式腦電耳機，可測量大腦信號來治療腦卒中（WOUS16061853）；上海交通大學開發的光電集成的一體化微針陣列式腦機接口器件，實現光電一體化集成，能夠實現對單點同時進行光電刺激和電記錄，并精確記錄光刺激信號，有效提高記錄神經信號的質量（CN114847957A）。
（3）腦電數據處理算法和系統：運用機器學習算法能夠對腦機接口采集的數據進行分類、特征提取、數據融合和編碼等操作，例如基于頻域圖卷積神經網絡的運動想象腦電信號分類方法（CN113476056A）、基于運動想象的混合腦機接口特征提取方法（CN114186608A）、基于小波變換的多模態腦機接口數據融合方法（CN114145752A）、基于位點等效增強的腦機接口解碼方法（CN114415842A）、用于快速和穩定的皮層內腦機接口解碼器的乘法遞歸神經網絡（US10223634B2）等。上述機器學習算法為腦電信號的采集、傳輸、分析提供了支撐。
2.3 腦疾病監測、腦功能修復和替代成為重要臨床應用方向
基于美國ClinicalTrials.gov和中國臨床試驗注冊中心的數據庫，分別檢索獲得腦機接口相關的臨床試驗153項和62項。ClinicalTrials.gov平臺中，最早的臨床試驗由美國德雷塞爾大學申辦，測試用于肌萎縮側索硬化癥患者肌肉調控和溝通交流的腦機接口；中國臨床試驗注冊中心最早的腦機接口臨床試驗由復旦大學附屬華山醫院申辦，評估基于運動想象的腦機接口在肢體功能康復中的有效性。2013年—2022年，ClinicalTrials.gov平臺每年的臨床試驗數量相對穩定，而我國近年來的臨床試驗數量迅速增長（見圖5）。腦機接口臨床試驗涉及的適應證集中在腦卒中和脊髓損傷、肌萎縮性側索硬化、藥物難治性癲癇，另有少量醫療器械適用于治療阿爾茨海默病、幻肢痛、兒童多動癥等。
圖5
2013年—2022年美中臨床試驗平臺中腦機接口相關臨床試驗的變化趨勢
Figure5.
Trends of clinical trials related to brain-computer interfaces in the United States and China from 2013 to 2022
針對不同大腦疾病和損傷情況，腦機接口主要發揮以下作用：
（1）監測神經發育疾病和神經退行性疾病患者的大腦和行為狀態，并提供相應的訓練或干預方案：新加坡精神衛生研究所開發了基于腦電耳機和平板電腦的訓練計劃，用于在學校或家庭干預注意力缺陷多動障礙[17]。加州大學舊金山分校使用美敦力公司的植入式電極Activa PC+S，首次證實該電極能夠在長達1年的時間內穩定監測并提供深部腦刺激治療[18]。新加坡國立大學開展了基于社區的計算機認知訓練，證實每周兩次的注意力、記憶力、決策、視覺空間和認知靈活性訓練能夠提高健康老年人的注意力和執行功能[19]。
（2）修復腦卒中和腦外傷導致的神經功能障礙：采用閉環腦機接口系統動態采集腦功能數據，分析患者的神經網絡活動，融合智能康復技術提供個性化的訓練方案。洛桑理工學院發現，與腦機接口耦合的功能電刺激組相較于假功能電刺激組能夠更加有效、持續地恢復腦卒中幸存者的運動功能[20]。巴特爾紀念研究所和俄亥俄州立大學恢復了一位嚴重脊髓損傷患者的部分手部觸覺和運動能力[21]。格勒諾布爾-阿爾卑斯大學將微電極植入硬膜外，通過無線連接可穿戴外骨骼幫助長期截癱患者恢復行走能力[22]。2021年初，浙江大學與其附屬第二醫院神經外科合作完成我國第一例植入式腦機接口臨床試驗，利用患者的大腦運動皮層信號幫助患者精準控制外部機械臂來完成三維空間的運動[23]。
（3）替代患者喪失的腦功能：通過雙向閉環系統，恢復運動、語言、感覺等高級大腦功能。斯坦福大學幫助一名癱瘓患者實現了90個字符/分鐘的打字速度，在線和離線準確率分別達到94.1%和99%[24]。貝勒醫學院用電極刺激大腦皮層，成功在受試者腦海中呈現指定的圖像，幫助盲人識別不同圖像[25]。
2.4 已上市產品以非侵入式腦機接口為主
美國食品藥品監督管理局（U.S. Food and Drug Administration，FDA）和我國國家藥品監督管理局（National Medical Products Administration，NMPA）對腦機接口均進行分類管理。根據NMPA《醫療器械分類目錄》，侵入式腦機接口和具有增強或刺激等輔助治療功效的非侵入式腦機接口按Ⅲ類醫療器械管理，其他類型的非侵入式腦機接口按Ⅱ類醫療器械管理。
2013年至2023年2月，美國FDA通過De Novo審批通道批準10個非侵入式的神經刺激系統，用于緩解疼痛、神經功能缺失補償等（見附件1）。我國已有十余件腦機接口產品獲得NMPA“創新醫療器械”認定，應用場景包括：神經外科手術的導航定位、癱瘓患者的神經刺激、精神疾病患者的病情管理等（見附件2）。
越來越多的腦機接口產品正從實驗室走向臨床，各國政府正在不斷完善相關管理辦法。FDA于2021年5月發布《用于癱瘓或截肢患者的植入式腦機接口設備的非臨床和臨床考慮因素——FDA工作人員指南》，對侵入式腦機接口的臨床研究豁免（Investigational Device Exemption，IDE）預申請和上市預提交提出通用性建議[26]。FDA還開展了大量監管科學研究，主題包括神經接口設備的可靠性、長期安全性、有效性，以及相關新型生物標志物等[27]。
3 總結與展望
在醫學領域，腦機接口經歷了幾十年的發展，其功能越來越強大。近十年來，中美兩國在相關領域展現出較強的研發實力，在新材料與電極開發、腦電信號編解碼算法等軟硬件方面開展了大量工作，提升了腦電信號解析的速度和效率，改進了腦機接口應用于神經功能檢測、神經與精神疾病治療的準確性、有效性和安全性。腦電耳機等一批醫療器械陸續獲批上市。腦機接口產品目前的主要用途是修復大腦功能損傷。此外，美國的獲批產品還可用于緩解疼痛或改善身體機能；我國的產品可用于外科手術導航定位、精神疾病治療等用途。
未來，腦機接口的功能將進一步增強，有望從人類功能的替代、修復和監測向改善和增強發展，產品將由單一模式轉變為多種模式組合[28]。其醫學應用的范圍也將逐漸放大，不局限于腦卒中、癱瘓、癲癇、感知覺和運動功能受損等疾病，還將拓展至神經退行性疾病、精神疾病等領域，甚至全面應用于健康人群的日常監測。產品方面，腦機接口的界面也將更加友好、使用難度更低，并且可以根據特定需求進行適應性調整[29]。
與此同時，腦機接口的監管政策必將更加完善。國際上已有多個團隊對腦機接口的安全性進行驗證，取得了積極結果[30-31]。我國專家呼吁要重視腦機接口醫學應用中的倫理問題，需要關注植入電極的手術及術后風險、腦機刺激可能引發的神經損傷和幻覺、神經活動信息讀取產生的隱私問題，以及神經增強導致的社會偏見等等。隨著信息數據的安全性、倫理與標準化研究的開展，腦機接口相關的指南、標準、共識等政策文件和相關管理措施將更加清晰。
重要聲明
利益沖突聲明：本文全體作者均聲明不存在利益沖突。
作者貢獻聲明：阮梅花負責本論文的設計、核改與指導；陳琪、袁天蔚、張麗雯完成收集、整理資料，分析數據，以及論文初稿寫作與核改；龔瑾、傅璐、韓雪參與論文修改；于振行參與論文的指導與審校。
本文附件見本刊網站的電子版本（biomedeng.cn）。
