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近日，安徽大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院腦機(jī)接口團(tuán)隊(duì)與安徽醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院協(xié)同攻關(guān)，成功研發(fā)出基于腦電信號(hào)的術(shù)后意識(shí)檢測(cè)系統(tǒng)（以下簡(jiǎn)稱“系統(tǒng)”）。

系統(tǒng)通過(guò)引入“聽(tīng)覺(jué)注意力檢測(cè)”技術(shù)，讓機(jī)器能夠“聽(tīng)懂”患者大腦的反應(yīng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)意識(shí)水平的實(shí)時(shí)、客觀、量化監(jiān)測(cè)，為臨床提供智能化輔助判斷依據(jù)。

破解三大難題 打造“可聽(tīng)懂大腦”算法

聽(tīng)覺(jué)注意力檢測(cè)聽(tīng)起來(lái)神奇，做起來(lái)卻并不容易。術(shù)后患者的大腦信號(hào)極其復(fù)雜，就像在嘈雜的環(huán)境里分辨一段低語(yǔ)，稍有干擾就可能“走音”。此外，要從腦電信號(hào)這樣一種混沌信號(hào)中解碼出聽(tīng)覺(jué)信息，需要高精度算法。為了讓系統(tǒng)真正“聽(tīng)懂大腦”，團(tuán)隊(duì)在研究中攻克了三個(gè)關(guān)鍵難題。

第一個(gè)難題，是如何從信號(hào)中“提得穩(wěn)”。

術(shù)后的腦電信號(hào)像一池被擾動(dòng)的水，波動(dòng)不穩(wěn)。語(yǔ)音刺激的非平穩(wěn)特性會(huì)讓腦電反應(yīng)更加復(fù)雜，傳統(tǒng)算法很難從中提取有效特征。團(tuán)隊(duì)提出一種“雙重注意力與時(shí)頻融合算法”，通過(guò)雙重篩選和特征融合機(jī)制在混亂信號(hào)中自動(dòng)聚焦關(guān)鍵腦電活動(dòng)，就像在嘈雜聲場(chǎng)中精準(zhǔn)捕捉主旋律，讓檢測(cè)結(jié)果更穩(wěn)定、更可靠。

第二個(gè)難題，是如何讓解碼“跑得快”。

在術(shù)后監(jiān)護(hù)中，患者的神經(jīng)反應(yīng)往往發(fā)生在毫秒之間，系統(tǒng)必須在第一時(shí)間捕捉到變化。為此，團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種輕量化算法結(jié)構(gòu)，大幅減少計(jì)算量，使整個(gè)檢測(cè)過(guò)程更高效。這個(gè)算法的“體積”僅為傳統(tǒng)模型的幾十分之一，能實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)實(shí)時(shí)解碼，真正滿足臨床實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的需求。

第三個(gè)難題，是如何讓算法“學(xué)得準(zhǔn)”。

術(shù)后病人的腦電特征與普通健康人差異明顯，而術(shù)后樣本的獲取又受倫理限制，訓(xùn)練模型很難直接遷移到真實(shí)臨床場(chǎng)景。團(tuán)隊(duì)通過(guò)引入小樣本學(xué)習(xí)與特征正則化技術(shù)，讓模型學(xué)會(huì)從有限的樣本中提取“通用規(guī)律”，從而在不同人群、不同場(chǎng)景下都能保持準(zhǔn)確性。

助力智慧醫(yī)療 展現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)價(jià)值

這項(xiàng)技術(shù)的意義，不僅在科研創(chuàng)新，也體現(xiàn)在實(shí)際的醫(yī)療與經(jīng)濟(jì)價(jià)值上。系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)患者腦電意識(shí)水平，并主動(dòng)預(yù)警異常狀態(tài)，為護(hù)士提供客觀、連續(xù)的輔助判斷依據(jù)，使監(jiān)護(hù)過(guò)程從被動(dòng)盯守轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)響應(yīng)。該系統(tǒng)以低成本實(shí)現(xiàn)高效集成，顯著提升術(shù)后病房的工作效率，降低因麻醉術(shù)后并發(fā)癥導(dǎo)致的醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)損失。

其無(wú)創(chuàng)、低成本的特性，使之具備廣泛的推廣潛力，可在麻醉恢復(fù)區(qū)、重癥監(jiān)護(hù)室（ICU）等多種場(chǎng)景中應(yīng)用。隨著智慧醫(yī)療建設(shè)的推進(jìn)，該成果為“數(shù)字麻醉”和腦電智能監(jiān)護(hù)提供了新的技術(shù)路徑，具有良好的產(chǎn)業(yè)化前景。項(xiàng)目的實(shí)施將有助于促進(jìn)國(guó)產(chǎn)醫(yī)療設(shè)備的智能化升級(jí)，推動(dòng)“腦科學(xué)與類腦研究”重大科技項(xiàng)目的成果轉(zhuǎn)化，為建設(shè)健康中國(guó)貢獻(xiàn)高校力量。

近年來(lái)，團(tuán)隊(duì)圍繞該技術(shù)在多家高水平期刊發(fā)表論文30余篇，授權(quán)國(guó)家發(fā)明專利10余項(xiàng)；技術(shù)成果獲得多項(xiàng)獎(jiǎng)勵(lì)。

目前，系統(tǒng)已在安徽醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院、第二附屬醫(yī)院等多家三甲醫(yī)院展開(kāi)應(yīng)用測(cè)試。相比傳統(tǒng)方法，該系統(tǒng)能更早、更準(zhǔn)確地識(shí)別患者意識(shí)反應(yīng)，檢測(cè)有效率超過(guò)80%，已在臨床測(cè)試中表現(xiàn)出良好的可行性和穩(wěn)定性。

未來(lái)，安徽大學(xué)腦機(jī)接口團(tuán)隊(duì)將繼續(xù)拓展算法在意識(shí)障礙評(píng)估、鎮(zhèn)靜深度監(jiān)測(cè)等方向的研究應(yīng)用，聯(lián)合視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等多感官來(lái)進(jìn)行綜合的評(píng)判，以更好地服務(wù)于臨床診療與患者康復(fù)。

（安徽大學(xué)供圖）