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换条思路分门别类对个体脑机接口思考学习

(2025-05-14 16:35:42)
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杂谈

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健康

        我们目前对患者进行脑机接口测试与诊治通常是按照通用型脑机接口设置。其实每个人由于血型气质在个人的神经元网络布局上千差万别。同样的事物可能会有不同的理解处理方式,可能会导致个人的神经元网络通道各不相同。从西方气质血型学角度看,人类分A、B、O、AB四类血型。而血型导致气质又分兴奋型、粘液型、胆汁型和抑郁型四大类。气质导致每个人个性处事态度行为的差异。
       一般说兴奋型气质的人反应机敏,兴奋点较高,聪明接受能力快。但是情绪经常会大起大落。缺乏耐性,缺乏长性。;胆汁性属于脾气暴躁,好冲动易被激怒。做事细腻详尽。粘液性属于性情随和和,不易发怒,办事仔细有耐心。但反应力一般,属于慢热型。抑郁型气质一般不好社交,较为沉闷。心中存得住事儿做事不好声张。一般单纯一种类型的很少多为两种性格兼有之。如兴奋型兼具抑郁型。等而个人或家庭遭遇某种巨变会彻底改变了本人的个性。所谓性情大变,一反常态。或者经历或某种奇特不平凡的遭遇也会改变其先天性的个性。这是西方人广为人知的说法。我们再看看关于脑机接口方面的知识。美国R、道格拉斯 菲尔茨是神经科学家、神经系统发育和可塑性研究领域的国际权威。他在《认识脑电波》一书上解码脑电波一节中有一段话十分形象。
     “脑电图仪检测到的电信号很复杂,就像股票市场的波动一样,难以捉摸,令人困惑。股市在不同时间跨度上——从分钟到小时、天、季度、甚至更长时间单位——都会显示波动。一些投资者就利用每分钟的波动,借助计算机算法以每秒数千次的频率进行自动高频交易。我们的脑电波变化也是如此。它们以不同的频率同时波动。每秒从不到一个周期到数百个周期(或赫兹)。根据波动的频率脑电波可以分为不同的类型。
       脑电波的波动反映了神经元周围的电压变化。脑电波不仅告诉我们哪些神经元在放电,也知道电波本身也可以导致神经元放电。脑电波是一种通信方式,就像来自不同电台的广播一样,不同频段的脑电波都携带各自类型的神经元信息。这些信息可以在不同脑区间传递。实际上神经元一起激活,就会连接在一起说法,就意味着脑电波可以将不相连的神经群体协调在一起,组成统一的功能单元。这些功能单元可以有节奏地一起放电,就像士兵步调一致地前进一样。甚至更远处的神经元也可以通过脑电波联系在一起。就像大型游行队伍中的士兵,通过鼓点来协调步伐一样,一起波动的神经元一起动。”

        神经元如何产生电压以及如何放电?在静息的时候神经元内的负电荷比周围的体液多大约10%伏,从而在神经元的细胞膜上产生了净的负电压。就像电池一样。这个负电压是由于带正电的离子和带负电的离子分离而产生的——细胞内带正电的钠离子比细胞外部少,从而产生了负电压。神经元的细胞膜中有传感器,会随时监测细胞膜内外的电压。当细胞外的钠离子迅速流入细胞内的时候,神经元迅速放电。它就会“活泼”——这就是所谓的“神经冲动”或“动作电位”。
        当一个神经元释放神经递质时,它所携带的信号可以通过神经突触激活另一个神经元,使受体神经元细胞膜上的离子通道短暂打开,让带电离子通过。带电离子快速流过这些通道时,会干扰静息电位,使受体神经元中的负电荷略微减少。当细胞膜中的传感器检测到电压已下降到某个点时,(例如从负70毫伏下降到负50毫伏)它们会打开更多的通道,让神经元周围的液体中带正电的钠离子大量涌入细胞。神经元内部剩余的负电荷会在一瞬间释放,从而产生电脉冲。在细胞的微观尺度上,这相当于一道闪电,如果把10%伏电压平均分配到细胞膜的厚度上,就相当于把闪电携带的数千伏电压分布到从云端到地面的距离。
         (赫布理论的一种概括说法:即突触神经元对突触后的神经元的反复刺激,会导致突触的传递效能的增加。通俗来说就是脑子越用越灵活。)
         神经元在发放了电脉冲之前,细胞内已经蓄积了大量的负电荷。一旦释放了释放了电子就把之前的积累的负电荷所形成的电池耗干了。要发放下一个电脉冲,就必须重新建立负的跨膜电压,就像相机闪光灯那样必须重新充电,才能再次放电一样。神经元发放电脉冲后,细胞膜上的不同通道会感应到细胞膜上的负电压已耗尽,为了恢复原来的负电荷水平,这些通道会打开,并把带正电的钾离子喷出细胞。这些钾离子是被细胞膜上的钾离子泵浓缩在细胞内部的。并堆积在细胞内部的。作为随时恢复和建立跨膜负电压的储备,当神经元发放电脉冲后,钾离子通道打开,这些正电荷就会像船上的压舱物倾倒掉一样。钾离子排出后就可以静息时细胞内部的净负电荷。
         总而言之,当流入细胞内的正电荷(钠离子)使整个细胞膜上的净负电荷减少,从而触发神经元负电压的快速释放时,神经会被激发。然后带正电的钾离子会冲出细胞为电池充电,并准备发放另一次电脉冲。神经元就像漂浮在海水中的香蕉——内部的钾离子含量很高,但是被富含氯化钠的海水包围。关键是当神经细胞膜中的电压传感器检测到跨膜的电压已达到特定阈值时,才会触发电脉冲。
         从根本上讲,这就是为什么脑电波科学超出了大多数神经科学家的经验范围;也是为什么科学以外很少人理解脑电波的原因。分析脑电波的人只要把电极放在头上,接收大脑传来的微弱电信号就可以确定这些信号从大脑哪个位置发出来的……但实际并不像听起来那么容易。电场辐射是三维的。一个地方发生的电场会与其他位置产生的电场发生的相互作用,它们是动态变化的它们在空间中的传播不但取决于大脑内部的电场的电场的综合强度,还取决于各处电阻的差异。要定位在均匀介质中传播的波相对容易,但是大脑根本不是均匀介质。脑组织及其电阻随解刨结构和微观结构的差异而变化。因此要完成这种复杂的三维拼图相当困难。
         脑电波是由大量的电压波动和各种模式组成的洪流。它们统统混合在一起,并且在毫秒到数十秒的时间跨度上不断变化。因此要从这些混乱的电波中提取所需的信号,无疑像安全机关在全国汹涌的电信数据中追查某一个感兴趣的通话一样。需要用到极其复杂的数学方法。
       傅立叶分析是一种数学方法。可以用来把复杂的波动行为分解成不同的频率的多个分量。例如当敲击钢琴的A键时,琴弦产生的大部分声波是以440赫兹的频率振动的。但是,这根琴弦同时还以许多不同频率在震动;混合后才产生了钢琴独有的音色。,让我们不会错认是吉他演奏的音符。利用傅立叶分析,人们可以确定以不同的频率同时震动的每一种声音的功率,并将结果绘制成简单的图表。这样就可以轻而易举地区分钢琴演奏的A音符和吉他演奏的A音符。
       分析脑电波也是用相同的原理。用傅立叶分析可以将脑电波活动分解为不同频段的分量——从a到b,脑电波分析是和其他方法结合起来,从而识别同时发射的不同频段的脑电波,并确定这些脑电波的振幅相位、同步性以及与大脑不同部位的关系。还可以确定这些特征如何随时间刺激或认知任务的改变而变化。
                                                命名脑电波
       脑电波与光波一样,按照其震动频率在频谱带中分布进行分类,并用希腊字母表示不同的频段。
     颅脑内产生的脑电波不可能都被头皮电极探测到,如在大脑深处的神经元因为距离太远,其发射的脑电波就无法被头皮上的电极检测到。因此脑电图中使用的电极主要用来检测大脑皮层中的振荡电场源。大脑皮质仅有3毫米厚,但是大脑的这层“皮肤”里的神经元却被组织成非常复杂的结构。它分为六个层次,能够检测到大脑大脑皮质活动仍有非常重要的意义。因为这里是我们执行感觉和运动功能并产生意识的地方,几乎所有的能对意识产生影响的事物都会以某种方式在皮质神经元的活动中反映出来——正是那3毫米使我们得已成为人类。
        除了距离问题外,颅骨和皮肤的导电性不佳也使得头皮电极检测的脑电波大打折扣。如果检测更高频率的脑电波,可以用一种称为脑皮层电图(ECOG)的技术。这种技术需要打开颅骨并将电极直接放在大脑表面。显然这是一种侵入性方法,而且对精度要求非常高,这也是脑皮层脑皮层的主要局限性。
       在某些情况下,脑皮层电图技术是非常有用的。例如在癫痫患者手术时,它可以用来帮助确定患者癫痫发作的病灶。脑皮层电图技术还被用于脑机接口。脑机接口让人们可以直接通过激活神经元(通过思想(意识))来控制诸如假肢之类的设备。
       本人觉得前面提到的每个人的血型气质不同,神经元遇到事情处理方式与思路也不尽相同。这同样决定反映思路的差异。或者是针对不同的脑机接口者气质动作的大脑区域触点或许也不大一样。每个人行动方式不同,可能思路也不相同。我想、你想、他想或许大脑区域相同,思路不同。我总觉得每个人大脑机接口可能应分类对待。再有是在实施脑机接口时,使用者或许要保持神经元兴奋状态,要保持大脑神经元内的钠离子和钾离子要确保神经元细胞负压状态等,都是有助于脑机接口使用者提高效能的有效手段。甚至可以通过给脑血管静脉输液方式提高脑机接口电解质。
       如果使用脑机接口能够驱使机器人的动作,那么脑机传递的频率波段一定可以转化成神经元信号。因为我们反向推论,既然机器可以理解大脑思维,也就是说机器电子可以把脑神经信号放大到可以驱动机器人行动,难道不可以把大脑生物电波信号通过半导体成比例的微缩成已报废的肢体神经可以接收神经信号吗?这类信号密码相当于本人的神经密码。那么通过破解的大脑神经信号密码,用电子驱动设备与瘫痪失能的肢体链接,再做活着神经细胞完成搭桥,有可能会促使失能神经与阻断神经的再生链接生长,附之生长营养液,促成肢体神经元失能人士的康复。其实过去之所以不能完成残疾人神经搭桥手术,就在于人体破解人体神经密码非常复杂,这岂不是最好的机遇和思路吗?希望科研人员沿着这条脑机接口思路深入挖掘外在潜能,一定会有更大的收获。
 

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