值得收藏 | fMRI在腦機接口研究中的應用

腦機接口，簡單來說，是在人腦與機器之間建立一條直接的信息通路。

從廣義的神經接口角度看，它既包括“腦控制機”，也就是從大腦中讀取信號，解碼人的動作意圖、語言意圖甚至認知狀態，再讓機器執行相應操作；也包括“機控制腦”，也就是通過電、磁、聲、光等方式調控大腦活動，這其實就是我們常說的神經調控。

因此，從更寬的意義上看，腦機接口并不只是“用腦控制機械臂”，它還包括對大腦功能狀態的讀取、理解、調節和重塑。

圖1：腦機接口關鍵環節與主要應用

當大家談到腦機接口時，最容易想到的畫面是：一個人戴著電極帽，他的腦電信號被實時地采集，再通過人工智能或特定算法解碼這些信號，判斷他想移動手、想說話，還是想控制某個外部設備。這類無創腦機接口具有安全、便捷的優勢，但也面臨很大挑戰。電極接收到的是經過頭皮和顱骨衰減后的電信號，信號強度有限，空間定位能力也比較差。特別是對于深部腦區，腦電很難準確捕捉其活動。此外，大腦多個區域的信號會同時混雜在一起，真正要從這些復雜信號中解碼出清晰的動作或想法，并不是一件簡單的事情。

因此，目前很多高性能腦機接口研究會采用有創方式，即把電極直接植入到特定腦區。例如，對于運動控制型腦機接口，研究者常常把電極放在運動皮層，因為運動皮層與身體動作之間存在相對清晰的對應關系。手、腳、口、舌等身體部位在感覺運動皮層中有相對穩定的功能定位。如果電極能夠放在合適的位置，就更有可能獲得穩定、清晰、可解碼的神經信號，從而提高腦機接口控制外部設備的準確性和實時性。

無論是植入式的“腦控制機”，還是用于治療和功能恢復的“機控制腦”，一個共同的關鍵問題都是：靶點在哪里？

換句話說，我們必須知道應該把接收信號的電極放在哪里，也必須知道應該把刺激電極或調控能量作用到哪里。

這個問題正是功能磁共振成像，也就是 fMRI，能夠發揮重要作用的地方。

任務態fMRI為腦機接口研究提供潛在靶點

fMRI 的優勢在于它可以無創地反映全腦活動，并具有較高的空間分辨率。最早，科學家們就利用任務態 fMRI 來研究不同腦區的功能。例如，讓受試者在掃描過程中動手指、動腳、動舌頭，或者接受某種觸覺刺激，然后觀察全腦哪些區域的 BOLD 信號發生顯著變化。這樣就可以把某個動作或感覺刺激與特定腦區的活動對應起來。對于腦機接口而言，這些被任務激活的區域就可能成為潛在的信號采集靶點或刺激靶點。

2025 年發表在 Scientific Data 的一項工作中，研究者建立了一個面向運動型腦機接口設計的大規模 fMRI 數據集，納入 155 名兒童和成人受試者，年齡范圍覆蓋 6 到 89 歲，讓他們完成手指、手、足、口部等運動和體感任務。

這個數據集的意義并不只是提供了一批 fMRI 圖像，而是為腦機接口靶區定位提供了系統的功能圖譜。對于植入式腦機接口來說，術前如果能夠通過 fMRI 明確不同身體部位在感覺運動皮層上的代表區，就有助于更合理地設計電極植入位置，減少盲目覆蓋，提高信號采集效率。

圖2：任務態fMRI中不同的任務模式，包含手指、手、足、口部等運動和體感任務

靜息態fMRI為腦機接口提供宏觀網絡信息

不過，大腦功能并不總是由單一腦區獨立完成。尤其是疼痛、情緒、語言、注意等復雜功能，往往依賴多個腦區組成的網絡。

換句話說，大腦不是一個個孤立的“功能按鈕”，而是由復雜腦環路協同工作。如果我們希望通過調控某個腦區來達到鎮痛或恢復語言能力的目的，就不能只看一個點，還要理解這個點與其他腦區之間的連接關系，進而識別整個環路中的關鍵調控節點。

這時，靜息態 fMRI 就具有重要意義。與任務態 fMRI 不同，靜息態 fMRI 不要求受試者完成特定任務，而是記錄人在安靜狀態下大腦各區域 BOLD 信號的自發波動。通過分析不同腦區信號之間的同步性，可以構建功能連接圖譜，進而理解腦環路和腦網絡。

對于腦機接口和神經調控研究來說，靜息態 fMRI 可以幫助我們回答：哪些腦區屬于同一功能網絡？某個潛在靶點是否與目標癥狀相關網絡連接緊密？調控一個腦區是否可能影響整個網絡？因此，fMRI 不僅能告訴我們“哪個腦區在動手指時被激活”，還能進一步幫助我們理解“這個腦區處在怎樣的腦網絡中”。

腦機接口解碼復雜認知活動的fMRI信號

除了作為靶區定位和腦網絡研究工具，fMRI 本身也可以成為腦機接口的信號輸入。也就是說，我們可以實時采集 fMRI 信號，并用算法對其進行解碼，從而判斷受試者正在進行什么心理活動。這類實時 fMRI 腦機接口雖然受到磁共振設備龐大、成本高、BOLD 信號延遲等限制，不太可能像頭皮 EEG 那樣直接走向日常穿戴應用，但它在科學研究中具有獨特價值。因為 fMRI 能夠提供全腦、高空間分辨率的活動信息，因此非常適合用來探索大腦中復雜認知內容的表達方式。

2023 年 Nature Neuroscience 發表的一項研究展示了 fMRI 在復雜腦信息解碼中的代表性進展。研究者利用 fMRI 記錄大腦皮層中的語義表征，并結合語言模型，從受試者聽到的連續語言、想象語言，甚至觀看無聲視頻時的大腦活動中重建出相應的語義內容。

這項研究不是簡單地在幾個固定詞匯中做分類，而是嘗試重建連續語言的意義。這說明 fMRI 不僅能解碼簡單動作意圖，也有潛力揭示更復雜的認知內容，如語義、語言和視覺情境。這類研究為未來的語言腦機接口由侵入式跨越為非侵入式提供了重要的概念驗證。

圖3：研究者提出的語言腦機接口系統（proof-of-concept，有創）已實現控制機械臂、電子人物以及與大語言模型互動

概括來說，fMRI 在腦機接口研究中的價值可以概括為四個層面：

第一，它是靶區定位工具，能夠幫助我們確定電極應該放在哪里、刺激應該作用在哪里。 第二，它是腦網絡分析工具，能夠幫助我們理解復雜功能背后的腦環路，為神經調控提供網絡層面的依據。 第三，它是高維腦信息解碼平臺，能夠探索動作、語言、語義和視覺內容等如何在全腦中表達。 第四，它還是閉環神經反饋工具，可以將特定腦區或腦網絡的活動實時反饋給受試者，用于訓練自我調節能力，并探索疼痛、情緒、運動康復等方向的治療性腦機接口。

雖然 fMRI 本身未必是未來日常腦機接口的主要硬件形態，但它在腦機接口從經驗探索走向精準設計、從單點控制走向網絡調控、從簡單運動解碼走向復雜認知解碼和治療性調控的過程中，具有不可替代的作用。

參考：

Bom, M.S., Brak, A.M.A., Raemaekers, M. et al. Large-scale fMRI dataset for the design of motor-based Brain-Computer Interfaces. Sci Data 12, 804 (2025).

Tang J, LeBel A, Jain S, Huth AG. Semantic reconstruction of continuous language from non-invasive brain recordings. Nat Neurosci. 2023 May;26(5):858-866.

Youkun Qian et al. ,Real-time decoding of full-spectrum Chinese using brain-computer interface.Sci. Adv.11,eadz9968(2025).

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