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加州理工学院汪立宏团队:可穿戴超声头盔:绕过头骨,为脑机接口打开一扇新窗

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非侵入式脑机接口一直卡在一个两难里——脑电图(EEG)时间分辨率高、可穿戴,但空间定位模糊;侵入式电极空间精度好,却要开颅、面临信号长期衰减。有没有一种办法,既能"读"到高分辨率的脑活动,又不必把电极埋进脑组织?一项来自加州理工学院汪立宏(Lihong V. Wang)团队的新工作给出了一条绕行路线:把超声装进头盔,对准那些已经"没有颅骨遮挡"的大脑。

01

一个绕开颅骨的思路

读脑这件事,最难的一关是颅骨。功能性超声(fUS)已经在新生儿、术中清醒开颅、乃至经颅超快超声定位显微成像里证明了自己读血流的能力,但成人完整的颅骨会强烈衰减、散射并畸变声波,让"透过颅骨看清皮层血管"这件事始终差着一口气。

这篇论文换了个角度:与其硬啃经颅畸变,不如面向一类天然"开窗"的人群——做过去骨瓣减压术(hemicraniectomy)的患者。他们的一侧颅骨被移除、头皮完好,恰好为超声提供了一个无遮挡的声学窗口。

于是团队设计了一款头盔式可穿戴超声脑成像仪,并在 4 名去骨瓣术后患者(3 男 1 女,左右侧各 2 例)身上验证:它能拍到厘米级深度的脑组织结构、皮层血管网络与脑血流,而且是在患者坐姿、甚至头部不由自主晃动的情况下完成的。



  • Fig. 1:a 系统四大组件示意;b 前视图;c 侧视图;d 原始多通道超声信号;e 脑结构图像;f 脑血流图像;g 运动场景下血流监测

02

一个头盔,四样东西

整套装置其实相当朴素,由四部分拼成:

  • 定制头盔——提供佩戴贴合与声学窗口;
  • 超声换能器阵列——128 阵元、5 MHz 线阵,负责发射与接收;
  • 电动线性平移台——沿一个方向扫描,把一帧帧二维切片"缝合"成三维体数据;
  • 3D 打印连接件——一套四件式关节(FM1/FM2),让探头能多自由度贴合不同头型。

整体尺寸约 33×28×23 厘米,重 1.3 公斤,佩戴不到 1 分钟。成像序列可在聚焦束与倾斜平面波之间切换,分别对应实时模式与超快模式;三维体数据则通过 2 毫米步进、共 5 厘米行程的扫描拼接而成。

需要坦白的是,它目前还不是完全无线可穿戴——信号仍要接到一台台式 Verasonics 平台。但论文把这一点说得很清楚:这是一次原理验证,头盔的模块化设计天然兼容手机级便携超声探头,小型化是明摆着的下一步。



  • Fig. 2:a-b 线靶仿体三维最大幅值投影;c 线靶二维切片;d-e 血流仿体三维功率多普勒投影;f 血流仿体二维切片;g-h 猪肌肉二维切片

03

硬指标:仿体能说明什么

在动手做人体之前,团队先用三套仿体把系统的底摸清。

线靶仿体(150 微米直径平行线、4×3 网格)给出空间分辨率:轴向 400 微米、横向 500 微米、仰角 1 毫米。血流仿体(微导管内灌注 45% 血细胞比容的牛血)验证了功率多普勒能重建出三维血流体图。猪肌肉则演示了组织分层——皮肤与肌纤维被清晰区分。

时间维度同样关键:功能性图像以 300–500 Hz 的复合帧率采集,每 2.5 秒出一帧血流图,机械指数 0.8(远低于 1.9 的安全上限)。换句话说,这套系统既有亚毫米的空间精度,又有毫秒级的时间分辨率——这正是脑机接口"读脑"最想要的两样东西。

04

在活人脑里,看到了什么

到了人体实验,结果分成三块递进。

第一块是结构像。一名左侧去骨瓣男性患者的结构图像里,能看到 2–4 厘米深处一根主干血管及其分支(血管壁回波更强,因此可从周围组织中分辨出来);还能看到深部两个脑室,分别位于 3.5 厘米与 5 厘米深处,对比噪声比(CNR)达 17.2 与 14.8。另一个成像位置则把头皮、灰质、白质与深部结构的边界勾画得清清楚楚。



  • Fig. 3:a 冠状位血管分支;b 双侧脑室;c 头皮/灰质/白质/深部结构分层

第二块是血流像。三名患者的功率多普勒结果中,头皮区与脑区的血管都被清晰分辨,皮层区的血管网络分支历历可辨,血管 CNR 分别达到 20.4±3、16.9±2.9、24.2±3.9;还能量化到直径接近 0.5 毫米的细血管。



  • Fig. 4:a 单例三维血流投影;b-d 三个冠状位二维切片;e-g 三名患者三维血流投影

第三块,也是最打动人的——运动场景。一名患者坐着,身体不由自主地晃动,连续 120 秒、0.4 Hz 帧率采集。不校正的话,平均血流图糊成一片;加入帧间刚性配准的运动校正后,峰值 CNR 分别提升了 86% 和 34%,皮层血管结构在整个过程中都能被稳定追踪。更难得的是可重复性:同一位置间隔 137 分钟(其间取下头盔、两小时后重新佩戴)再次成像,仍能拍到相似的血管特征。



  • Fig. 5:a 实验示意;b-c 两个位置校正前后平均血流图;d-g 0/40/80/120 秒各帧校正前后对比

05

对脑机接口意味着什么

这篇论文的落点,几乎处处指向非侵入式脑机接口。

论文明确写道,这套系统未来可能用于非侵入式解码脑信号、控制辅助设备,并在成像与刺激之间搭建闭环,做实时神经调控。讨论部分引用的关键文献也都在这条线上:Norman 等人 2021 年用 fUS 实现运动意图的单试次解码(Neuron)、Griggs 等人 2024 年用超声做闭环脑机接口(Nature Neuroscience)、以及 2023 年那篇"功能性超声用于非侵入式脑机接口"的综述(Research)。

站在脑机接口的角度看,这项工作的价值有三层:

其一,它绕过了经颅成像最硬的骨头。成人颅骨对声波的衰减与模式转换,是 fUS 从新生儿走向成人、从实验室走向日常的最大障碍之一。去骨瓣人群天然提供了一个高分辨率的观察窗口,让 fUS-BCI 的核心假设——"血流信号足以解码神经意图"——在一个此前难以企及的分辨率下接受检验。

其二,它把可穿戴与高时空分辨真正放到了一起。EEG 时间分辨率好但空间糊,fNIRS 空间受限,侵入式电极要开颅且会衰减。这套头盔在保持亚毫米、毫秒级能力的同时,做到 1.3 公斤、1 分钟内佩戴、坐姿下稳定工作,甚至容忍头部运动——这些恰是 BCI 走向真实生活场景所必需的属性。

其三,它提示了一个颇具争议但值得认真对待的选项:对某些患者而言,"去骨瓣开窗"或许能成为一个稳定的、无需反复手术的长期接口平台——论文甚至将其与"传统侵入式接口需要电极植入、长期信号衰减"做了直接对比。这个论述不会让所有人舒服,但它把"成像窗口"与"接口平台"之间的界限,往前推了一步。

06

冷静看:还差哪几步

也该说清楚差距。当前原型仍受限于台式平台,距离真正便携还差硬件小型化;只做了 4 名患者,样本量有限;佩戴与探头对准在跨会话间仍有轻微偏差,论文提出了机械对准导轨、基准标记校准、个体化头模三项改进方向。

还有一条更根本的路线问题:去骨瓣窗口虽好,人群毕竟小众。论文也给出了下一步——用更低频探头贴住颞骨等天然声学窗口做经颅成像,把这类方法推向更大的人群。

07

结语

把超声装进头盔,绕过头骨去读脑——这件事的意义,或许不在于它今天做到了多完美,而在于它把"可穿戴"和"高时空分辨读脑"这两条此前难以交汇的线,第一次在成人皮层上接上了。对脑机接口社区来说,它值得被放进"非侵入式 BMI 的候选信号源"那一栏里,认真盯一盯。

论文信息:Helmet ultrasound for brain imaging in post-hemicraniectomy patients. Yang Zhang, Karteekeya Sastry, Ilya Rossi, Joshua Olick-Gibson, Jonathan J. Russin, Charles Y. Liu, Lihong V. Wang. arXiv:2506.00626. 通讯作者:Lihong V. Wang(加州理工)、Charles Y. Liu、Jonathan J. Russin(USC)。

来源 |加州理工汪立宏团队

运营 | 罗卜

审核|@脑机学苑



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