华中科技大学研发可穿戴机器人系统，可以帮助中风患者康复

　　BrainCo可穿戴机器人系统可以帮助中风患者康复
　　在中国，脑卒中是成年人死亡和致残的首要原因，每年有196万人死亡，75%的幸存患者将失去独立行动能力。大多数肢体残疾患者不能自理，难以独立进行日常活动，因此需要长期的功能锻炼和康复治疗。
　　传统的中风康复设备只能让患者被动跟随设备的动作。因此，康复效果较差，患者的训练意愿也较低。它只能作为从业者康复的辅助手段，从而增加康复治疗的成本。
　　华中科技大学同济医学院附属同济医院神经内科在科研和临床实力方面处于国内领先地位。承担国家、省、市级科研项目54项。目前在研项目包括科技部重大专项2项、国家重点研发计划5项、国家自然科学基金重大研究培育计划1项、国家自然科学基金面上项目和杰出青年项目28项承担省、市级科研项目13项。近三年，同济医院获得各类科研成果奖5项，中国发明专利19项。它对国内外神经病学的临床和基础研究产生了重大影响，对相关教科书、书籍和临床指南产生了深远的影响。同时，2020年神经内科门诊量达到21万余例，其中以脑卒中患者居多。
　　brainco由哈佛创新实验室（www.innovationlabs.harvard.edu）孵化，在被称为下一代人工智能技术的脑机接口领域处于领先地位. BrainCo在脑机接口领域拥有100多项核心专利。在中科院发布的《2019人工智能发展白皮书》，BrainCo作为唯一上榜的脑机接口企业，入选全球人工智能企业20强。其智能BrainRobotics假手基于脑机接口技术被评为＂2019年最佳发明＂ 。
　　在NCyborg项目中，同济医院和BrainCo将合作，利用脑机接口技术和类脑智能机器人技术，实现患者主动驱动的康复过程，提高脑卒中幸存者的治疗效果，如下图所示：
　　当有人中风时，他们通常难以将大脑的命令传递到身体的其他部位，例如四肢。一种名为 NCyborg 的新机器人系统有一天可能会帮助他们重新获得这样做的能力。
　　该可穿戴系统最初用于中风患者瘫痪手的康复。它将由三个主要部分组成：从大脑读取电信号的 EEG（脑电图）头带，从前臂读取神经肌肉信号的臂带，以及戴在手上的电动机器人手套。
　　当患者试图用手执行某个动作时，头带和臂带会检测到伴随的电信号，并将数据传送到连接的计算机。在那里，基于人工智能的算法会将电信号的独特模式与手部动作数据库进行交叉参考，以确定哪种动作与该特定模式相匹配。然后它会激活手套，这将通过预期的动作移动手。
　　最终目的是，以这种方式训练将逐渐重建佩戴者受损的神经通路，直到最终患者能够在没有任何机器人帮助的情况下执行手部动作。
　　预计该系统的初始版本将在五年内面世。到那时，它能够以超过 90% 的准确率识别至少 8 种手部运动意图，而且它应该能够在 300 毫秒内做出反应。
　　该论文最近发表在《 Brain Hemorrhages》杂志上。
　　此项合作研究将从以下三个方面展开：
　　(1)基于脑机接口技术的脑卒中患者运动意图分析算法。
　　中风幸存者在中风后往往会出现中枢神经系统受损，从而无法将他们的运动意图有效传递到周围神经系统和肌肉。通过脑机接口技术，可以从患者受损的神经组织中获取患者的主动意图，从而绕过受损的神经肌肉通路，实现运动意图的传递。
　　(2)基于类脑运动感知的康复机器人运动控制策略。
　　目的是让康复机器人适应复杂多变的日常生活活动（ADLs），实现功能康复和辅助日常生活的双重作用，赋予康复机器人类脑运动感知能力，实现对周围环境信息的感知，减轻用户的注意力负担。
　　(3)类脑智能机器人中风康复机制。
　　脑组织的神经可塑性和运动功能重组是中风康复的神经学原理。但康复不仅涉及神经系统的恢复，还包括血液循环系统和肌肉系统的康复。因此，我们需要从微观、宏观和中观的角度研究神经肌肉和血管周围系统之间的相互作用。
　　总之，NCyborg 项目旨在开发一种易于使用、可靠且价格合理的中风康复机器人，以提高中风幸存者的康复效果，加快康复过程，降低成本。机器人将首先从手部康复入手，有望实现不少于8个手部动作意图的识别，识别准确率≥90%，响应时间≤300ms。此外，我们期待在五年内让数百万中风患者使用该产品改善中风后的生活。