机械义肢——感觉机制的还原


试问,在机械义肢的控制上,我们离真正意义上的“心想事成”还有多远呢?





作者简介:
马来西亚人,
目前就读北京某高校的医学院硕士学位,
大学主修动力机械工程学,辅修中国文学。

导读:
近十年来,意念控制的机械义肢发展迅速,再加上机器学习领域的崛起,解码脑电、肌电的技术越发成熟,机械义肢的控制也更精细、迅速,3D列印技术也让人们更能负担得起此类义肢。现在最大的问题不再是如何造一台机械义肢,而是要怎么把机械义肢做得更好。2016年,在《Nature》上发表的一篇文章《追溯义肢的电子肌肤》也是在这方面的一篇高引,他们从人造皮肤的选材、设计到神经的接口都全面地讲述了一遍,接下来我们会针对这篇文章做一个简要的概述。



2011714日,美国西北大学的Todd Kuiken站上Ted的舞台讲述了一个让世人震惊的概念:我们的智能义肢不仅可以由意识操控,还能拥有触觉的回馈。然而我们知道要达到通意识控制的义肢,最大的难点在于机械系统与神经系统的桥梁,要想通过检测神经系统上几微伏特的微小变化来解码复杂的肢体动作,是几乎不可能的事情,再加上当时深度学习尚未普及,要建成这一桥梁是极度困难的。那试问要怎么才能做到真正意义上的“心想事成”呢?当时候Todd Kuiken的团队,他们想到了一个好主意:肌电。

1 取自TedA prosthetic arm that feels


2正在进行新型生物机械义肢实验的被试 Jesse Sullivan Todd Kuiken博士
他们给意外失去上臂的杰西·素丽凡做了点小手术,改动了原本伸向手臂、已断开的周围神经,让它们长进胸肌里,让原本控制手部的神经元,变成在控制胸肌了。他们因此只需让杰西想象驱动特定的手臂动作,同时测量胸部肌肉的电压特征(肌电比起神经元的电压更好测量),就能解码出确切的手臂动作。除此之外,杰西也发现在他手术后的胸部位置上,居然长出了手的触觉。这让原本已经失去双臂的杰西再次体验到失去已久的手部触觉,这是让科学家们雀跃不已的,这是历史性的一刻,智能机械义肢也正从科幻走入了现实。

试想想,要是哪天我们失去了触觉、痛觉或者冷热觉,纵使我们还是能对身体操控自如,但结果仍会是诸事不顺的。拿个鸡蛋,很容易就捏破,拿个玻璃杯,也很容易就从手上滑落,跟他人的接触,也再也没有温度。皮肤所提供的感官除了有功能性的,也有其社交性的意义,在生活的方方面面起着至关重要的作用。此外,20199月发表在《Nature》的一篇文章也指出,断臂的患者在恢复出幻肢的部分感觉以后,幻肢痛也大大地被降低,这将有效改善患者的生活。再来,患者在机械手臂恢复了触觉感受以后,让他更有机械义肢是身体一部分的感觉,提升使用者对该义肢的拥有权。有鉴于此,要能给断臂人恢复失去的感官,在科学、在伦理,都是极具意义的。

近十年来,意念控制的机械义肢发展迅速,再加上机器学习领域的崛起,解码脑电、肌电的技术越发成熟,机械义肢的控制也更精细、迅速,3D列印技术也让人们更能负担得起此类义肢。现在最大的问题不再是如何造一台机械义肢,而是要怎么把机械义肢做得更好。2016年,在《Nature》上发表的一篇文章《追溯义肢的电子肌肤》也是在这方面的一篇高引,他们从人造皮肤的选材、设计到神经的接口都全面地讲述了一遍,接下来我们会针对这篇文章做一个简要的概述。

人体感受器

首先来认识一下人类皮肤的各种感受器,人类皮肤的感受器主要可分为七类:痛觉、冷觉、热觉以及四种机械感受器。冷觉、热觉的感受器在无害的温度范围下,可感知到~548 °C 的温度。这些感受器给讯息编码的方式如下图,是以动作电位的变化来认知的。



3 在不同温度下,冷觉感受器的动作电位的变化
机械感受器又分为慢适应以及快适应两部分。顾名思义,慢适应感受器是处理比较慢、比较持久的刺激,主要是处理静止的压力,而快适应感受器则是对震动、压力变化更敏感,他们在身体各分部都有其不同范围、密度。慢适应感受器可分成SA-I以及SA-II快适应感受器则可分成FA-I以及FA-II两种。



4 机械感受器的功能、动作电位对应刺激的变化、分布以及密度
仿真感受器

在电子皮肤的设计上,除了要考到耐用性、价格,在选材上也要足够轻,让使用者得更舒适、无负担。因此传感器也必然是要做到足够小、足够轻,它也必须要有足够的弹性、强度来承受日常运作时会遇到的许多张合、碰撞。比如文章提到的Buckling,在电子元件的底物用富弹性的复合物做成有预压力的波浪状,由于在一开始就给定了足够的拉伸空间,因此电子元件之间的联系也不容易在张合过程中被弄断。而电子元件以及连接元件则需要优先考虑有弹性、可伸缩的软材料,倘若有些电子元件无可避免地必须要用硬脆的结构,也可以用Rigid islands的方法,在硬元件与硬元件的连接预留一定长度的伸缩空间,如下图:



5 Rigid Islands
至于在重朔感官的人造传感器方面,我们要还原的感觉有冷热觉以及机械感受器。在温度方面,人们可能对于常温的分辨能力不高,但却可以感受到0.02°C的温度变化,目前的阻抗型温度计则是可以做到0.014 °C 的解析度,但它却是对外部压力高度敏感的,因此也必须要套用在BucklingRigid Islands设计方法上。

机械感受器则可由三种力学考量来全部重塑,即静态压力、静态应变、动态压力。在测量静压刺激方面,为了仿效SA-I接收器的功能,传感器的测量分辨率必须要达到2–10 Hz kPa-1 的精度。这样的传感器,最常见的是电容式和电阻式传感器。在电容式传感器中,通过改变两个平行板电极之间的距离就可直接改变其电容值的大小,这具有很好的线形特性。电阻式传感器则主要采用两种机制:压阻聚合物的电阻变化特性以及电极之间的接触电阻。压阻聚合物在被挤压之后,会产生更多的导体点接触,变相地降低阻抗。由于压阻聚合物的电阻变化具有比较多的滞后,也对温度、压力更加敏感,因此需要接触电阻来做效能的补偿。接触电阻则是更直观的,接触面积越大,则阻抗越小。这两种类型的传感器的敏感度都可以很好地模拟人类皮肤的慢适应感受器,其反应时间在经过一定材料的混合调试,甚至可以达到比人类皮肤更好的效果。



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左:用于测量静压力的电容(上),压阻(中)和接触电阻(下)的原理示意图。 紫色箭头表示施加的压力。 黑星号表示导电填料,红色虚线表示渗滤途径(中); 红色高亮显示接触区域的大小(底部)。
 右:具有金字塔结构电介质的电容式传感器(顶部)在恒定压力下显示的恒定响应(底部)

在静态应变方面, 要参照的是SA-II的感受器,它主要用途是感知皮肤张力。这可以通过使用与静态压力传感器类似的电阻式传感器来实现。电阻式应变传感器通常基于两个主要机制,这些机制可由电阻方程式表示:R =ρL/ A,其中ρ是电阻率,L是长度,A是横截面积。第一种机制是基于几何形状(LA)的变化,随着设备拉伸,由于泊松效应,长度增加,面积减小,因此电阻也会变大。第二种机制是基于ρ的变化,在电阻的伸缩过程中,可能引起的半导体的能带结构变化,也有可能是在复合材料中,导电颗粒之间的渗流路径的变化所引起。这与SA-II受体的感知特性相似,也具有适当的压力敏感性。



7 摩擦电和压电传感器设备可对动态压力产生电压脉冲,可以模拟快适应感受器FA-IFA-II的作用。

再来便是动态压力,动态压力的重要性在于让人们可以识别到触觉压力的快速变化,如上图所示,压电和摩擦电传感器可以通过机械变形产生对应的电压。变形会改变活动层中偶极子的电荷大小,从而导致电极上电荷的聚积,在无机材料(例如ZnO)和有机材料(例如聚偏二氟乙烯)都有可能发生。宏观地来看,摩擦传感器的偶极子是通过一种称为接触带电的过程所激发出来的,这是由于两种材料的功函数(指要使一粒電子立即從固體表面中逸出,所必須提供的最小能量)不同,电荷会摩擦过程中会被分离出来。通过对这些感受器电子元件各种复合材料混合的密度的不同,可使其传感器特性更趋向FA-I或者FA-II感受器的特性。压电传感器和摩擦传感器还具有在机械运动过程中能够自个儿产生能量的优势,借此能够实现能量自足,而无需外部电流的输入。
 
8 上层的隆起同指纹,可用于提供摩擦力。 各种传感器共同协作完成一个皮肤的功能。
针对所要还原的人类皮肤的目标范围,我们可针对此一范围的感受器特性、密度,用上述所说的几种传感器组合起来,并设计出与目标皮肤区域具有相应功能的电子皮肤。秉着要高度还原人类皮肤的目标,必须要与目标皮肤高度相似的机械特性以及感受器分布特性。此外,为了仿真神经信号的特征,传感器的输出也要经过一系列放大、信号处理的过程,把电子信号翻译成神经系统可以读懂的信号,在此称为仿真信号。

神经接口

 
9可能的神经接口:(a)大脑,(b)脊髓,(c)肌肉和(d)周围神经;可能的接口方法:(i)电刺激,(ii)光刺激和(iii)磁刺激。

把传感器的信号传入神经系统,是最后,也是最重要的一个步骤。这一步骤到目前为止仍是困难重重的,毕竟我们对知觉的神经编码还有许多未知的地方,再者,要建立一个定的、具针对性的神经接口也具有相当的挑战性。先列举四个可能的神经接口:大脑、脊髓、肌肉以及周围神经。成功刺激神经系统的方法则有电刺激、光刺激、声刺激以及磁刺激。为了充分利用上述传感器来恢复与人体皮肤相当的感官能力,我们需要更加先进的生物电子接口来解决与大量神经元进行信息互换的挑战。由于电刺激仍然是当下最有可能实现此一接口的方法,下面只针对电刺激进行展开。

对于中枢神经系统,通过对脑颅内的神经细胞进行仿真信号的刺激,的确可以向被试回馈感官知觉,但要达到一个具有建设性的信息回馈依旧是困难的,毕竟像这样的电刺激,所能触发、激活的神经数量还是非常有限的。再者,此一接口在颅内的极端环境下会随着时间推进慢慢退化,颅内电极很难在脑内区域长时间有效运作。此外,脊髓灰质也可以找到皮肤感受器的传输,通过基因标记的影像研究可描绘出目标机械感受器与其对应的脊椎内的神经元的连接,借此来作出我们需要的刺激“地图”,针对我们所需要的感官信息,可以刺激负责相应信息的脊髓内的神经元。因此,脊髓也是一个可能的接口。

像文章最开头就提到的,对杰西的肌肉、皮肤进行刺激可以让使用者产生感官的回馈。把致密的电极阵列贴在胸部皮肤上,对神经支配的肌肉进行刺激,可以提供精确的感官回馈。这方法有几点挑战,一是空间分辨率有限,二是肌肉纤维会因此快速疲劳,三是由于皮肤具高阻抗,需要更高的能量来成功驱动。但就整体而言,这样的刺激方法,风险仍旧会比直接刺激脑组织要低得多,并且成功率也是各种接口中最高的。尽管它不能让脊髓损伤者受益,但它依然是神经接口中最保守的方法。

我们知道在周围神经系统的神经纤维是被包络在神经束里的,要对这些神经元进行电刺激,方法主要分成束内和束外。束外刺激对感官回馈能产生一定程度的特异性,再加上这些电极不会插到神经组织内,因此可能造成的慢性损伤也比较小,并具有较高的定性(与束内电极相比)。然而,由于神经元具有髓鞘的隔绝作用,我们会需要较高的刺激电流来激发神经活动,这将不能产生高分辨率的感觉回授。

为了给义肢的电子皮肤达到最高的仿生效果,我们预期会用上高密度的传感器阵列。因此,为了实现精确和可分辨的感知恢复,如若有可以直接刺激神经束或神经束内的个别神经元的电极,那便是更好的。2016年,来自意大利的研究团队,成功实现了给神经束内刺激而达成的感知恢复。他们使用的是人工指尖上的触觉传感器,在把传感器输出转换成仿生信号以后,针对神经束内的特定几个神经元进行电刺激,患者可以清楚辨识出不同的触觉刺激。为实现高度客制化以及可广泛涵括到的各种感受输入,一个高密度的束内电极亦是必不可少,如下图所示:



10 电极阵列-用于神经束内以及神经元内的刺激,左为束内电极,右为神经元内电极
电子皮肤的挑战是多面向的,它需要多个领域共同协作、共同发展,这其中横跨了神经生物学、电子工程、材料科学等多个领域。一些技术如传统电子材料,柔性电子产品和可伸缩电子产品,也已经足够成熟,再加上近年来,清华大学医学院刘静教授的研究团队正在开发的液态金属效果优异,实际上已经可以开始生产集成原型。假肢电子皮肤比较关键的几个问题也包括要足够轻巧、输出电路的可穿戴性、传感器与电路的集成设计以及功能、美学兼备的特性。这些挑战都在在驱动着各领域的不断前进。最后,要强调的一点是我们仍然缺乏稳定的神经接口,神经接口所提供的输入通道数量有限,我们对神经编码的理解也还有许多未知的地方,这些问题在神经工程领域仍旧是个大问题。但也别忘了,能用意识控制的机械义肢的大突破,也不过是这短短十余年间的事情,我们的未来仍充满了可能性,科学家们仍在试图回答困难的问题,但愿在不久的将来,人也将能够到达那再无残障障碍的大同世界。


参考文献:
1.     Chortos, A., Liu, J. & Bao, Z. Pursuing prosthetic electronic skin. Nature Mater 15, 937–950 (2016). https://doi.org/10.1038/nmat4671
2.     Petrini, F.M., Bumbasirevic, M., Valle, G. et al. Sensory feedback restoration in leg amputees improves walking speed, metabolic cost and phantom pain. Nat Med 25, 1356–1363 (2019). https://doi.org/10.1038/s41591-019-0567-3
3.     Gregg A. Tabot, John F. Dammann, Joshua A. Berg, Francesco V. Tenore, Jessica L. Boback, R. Jacob Vogelstein, Sliman J. Bensmaia. Restoring touch through a brain interface. Nov 2013, 110 (45) 1827-918284; DOI: 10.1073/pnas.1221113110
4.     Shehata AW, Rehani M, Jassat ZE and Hebert JS (2020) Mechanotactile Sensory Feedback Improves Embodiment of a Prosthetic Hand During Active Use. Front. Neurosci. 14:263. doi: 10.3389/fnins.2020.00263





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