四肢瘫痪患者一般表现为四肢运动能力丧失，最迫切的要求是恢复独立运动。目前，神经系统的器质性病变一般是不可逆转的，因此很难通过恢复神经系统到最初的功能来完全治愈瘫痪。因此，人们通常根据脑机接口将注意力转向（BCI）机器人手臂和外骨骼，但如何准确控制这些机器人设备，达到人机合一的效果，一直是研发单位迫切需要解决的问题。
基于运动意图的信息，大脑和脊髓中的运动神经元可以在BCI一般来说，这些信息控制辅助设备，如计算机、轮椅和机器人控制器，通常依靠植入微电极来获得这些信号的准确时空特性，尽管目前的皮层BCI它已经安全有效了，但其复杂的手术过程和创伤仍然阻碍了它的推广。卡内基梅隆大学机械工程系和神经科学研究所的教授Doug Weber与一个国际研究小组合作，探索利用肌电信号（EMG）预测四肢瘫痪者预期手势的可能性。巴特尔纪念研究所和匹兹堡大学的合作伙伴来自伦敦帝国学院、俄亥俄州。其研究结果发表在《神经生理学杂志》上。
实验独立开发了一个袖阵列来记录前臂肌肉EMG，受试者在14年前遭受脊髓损伤。在实验中，他将接受试图弯曲和伸展手指的命令，但他不能做任何实质性的动作来检测前臂肌肉EMG，并将其分解为检测到的单个活动单元的活动EMG当试图在信号中伸展手指时EMG腕关节随意伸展较弱。
单极肌电热图如下图所示
下图是模拟运动单元在线分解和分类的实现
虽然没有可观察的手部运动，但在个别手指的尝试运动和明显的手腕和肘部运动中，可以观察到损伤水平以下的运动神经元活动独立聚集，表明运动单元的亚群在任务屈曲或伸展阶段共同作用，两种情况下分类精度中位数大于75%。研究证明，可穿戴传感器阵列可以检测严重的颈椎损伤（SCI）残留运动单位活动后瘫痪肌肉。
韦伯说："我们在实验室做的很多工作都集中在帮助人们恢复运动功能上，这对于完成日常活动至关重要"，我们在工程和神经科学的交叉点工作，试图开发与身体功能相连的设备，绕过受伤或疾病损伤的神经系统区域。"，这也正是BCI系统的定义和意义。
各种损伤可能导致瘫痪或运动能力丧失，如中风、脊髓损伤等，有的直接损伤大脑控制中心，有的损伤信号传输通道。传统的理解是脊髓损伤切断连接，信号永远无法到达肌肉。因此，人们认为肢体瘫痪的人将无法检测到EMG。而韦伯说："我们想挑战因脊髓损伤而瘫痪的肌肉无法表达EMG固有概念，其中可能有表示运动意图的信号"，我们使用嵌入150个传感器的袖子来覆盖整个前臂，试图找到潜在的肌肉电信号，即使它太弱，无法产生物理动作。
商用HDEMG与可穿戴袖筒阵列的记录过程相比
匹兹堡大学生物工程博士候选人，论文第一作者Jordyn Ting我们的参与者被要求执行一项不可能的任务，但我们惊讶地发现，每一次看似失败的移动尝试都会在肌肉活动中产生小而明显的爆发。这是可穿戴设备技术的突破，为肌肉运动意图神经元实现外部设备控制提供了可靠的解释和潜在的研究方向。
参考链接
Jordyn E. Ting et al, Sensing and decoding the neural drive to paralyzed muscles during attempted movements of a person with tetraplegia using a sleeve array, Journal of Neurophysiology (2021). DOI: 10.1152/jn.00220.2021
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