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我們應當如何實時監控自己大腦的健康狀態？
以馬斯克的Neuralink為代表的侵入式腦機接口，過植入大腦皮層的線狀電極直接讀取神經信號，實現了高精準度信號采集和腦際交互。但是，侵入式腦機接口方案的風險也很大。植入過程需開顱手術，存在感染、腦組織損傷或免疫反應等風險。
而以強腦科技的“干電極傳感器”為代表的非侵入式設備，無需破壞人體組織就能完成采集信號，但是需要對抗大量的噪音，而且腦電信號并不適合做健康檢測。
醫學界流行的MRI核磁共振成像技術，是一項安全、無創、無輻射的醫學影像檢查方法，但是設備太大，數量有限，不易移動，想要做一次核磁共振，還要在特定的醫院排隊等待。
如果想要設計一款信號純潔度高、抗干擾能力強、安全性能高、隨時能夠使用的便攜式設備，可能還需要一些其他種類的技術手段。
在AI科技評論與UCL助理教授趙湖斌的訪談中，他向我們介紹了他目前的研究工作，可以滿足以上所有需求，更好地了解大腦的健康問題。
2021年，趙湖斌創立了倫敦大學學院智能神經工程中心。該中心致力于開發和推廣新一代可穿戴智能醫學成像與傳感技術，以應用于大腦健康、神經及心血管疾病、腦機接口（BCI）/人機交互（HRI）、康復、個性化健康監測等相關的轉化應用領域。
實驗室的研究主要以三條分支展開，分別為：可穿戴醫學成像與監測設備研發，針對醫療應用的AI邊緣處理芯片設計，以及人機交互/腦機接口及其拓展應用。
目前趙湖斌團隊所使用的技術是功能性近紅外光譜成像，即通過近紅外波長中血紅蛋白的變化來監測大腦活動。在此基礎之上，他們使用了一種新的技術——漫射光層析成像，英文名叫 Diffuse Optical Tomography（DOT）。DOT可以利用多個光源和探測器，通過重疊空間采樣進行詳細的 3D 腦功能成像，顯著提升空間分辨率和成像精確度。
DOT技術讓功能性神經成像邁上了一個更高的臺階，成像好、成本低、可便攜的特性，打破了傳統成像在臨床應用中的局限性。趙湖斌也表示正在準備臨床應用的鋪開，目前在研究新的可穿戴集成 DOT-EEG 技術，可應用于中風后的康復治療。（EEG，腦電圖技術，通過測定自發的有節律的生物電活動，以了解腦功能狀態。編者注）
他坦言道，在不遠的未來，這個項目將會進一步產品化，普及到個體醫療市場，將應用于康復治療、精神疾病等醫療場景。
以下是 AI 科技評論與趙湖斌的對話全文，為方便閱讀，進行了不改變原意的文字調整。
第一部分：從喀什到倫敦，一個工科學子的醫學夢想
AI科技評論：可否介紹一下您的學術經歷，是怎么開展腦機接口方向的研究的？
趙湖斌：我是四川人，從小在新疆喀什長大。因為父母身體一直不太好的緣故，我從小到大都有一個醫生夢。雖然大學時期在家人的勸說下選擇了電子專業，但在本科期間我發現，我還是更想當醫生。所以準備讀博時我就想，怎么才能讀醫療電子相關的專業。那時候正好倫敦大學學院有相關的博士項目，我就從 2012 年來了英國。
我當時的博導是一個光遺傳學的研究者，我的研究方向是腦機接口，做醫療和芯片的結合。當時跟著導師，我有幸參與了世界上第一款主動型侵入式光遺傳學神經調控芯片的研發工作。
AI科技評論：后來為什么從光遺傳學的研究轉換成近紅外線光成像的研究？
趙湖斌：基于光遺傳學的侵入式腦機接口有兩個問題。一方面，光敏蛋白導入到神經元要通過一個載體，這個載體的本質其實是個病毒，相當于要把一個病毒導入到大腦里頭。雖然是失活病毒，但還是有潛在風險，會涉及到風險控制問題，還有大量倫理道德的審核。另一方面，侵入式腦機接口的落地周期很漫長，我希望在中短期的時間里做真正有實際價值、對社會有影響力的研究。所以后來就換到非侵入式的功能性近紅外光譜的研究上去。
2021年10月，我在倫敦大學學院的醫學科學學院任助理教授，研究方向是智能醫療技術，獨立建組之后，也是一直在做近紅外光譜成像的課題。
AI科技評論：能否科普一下，用近紅外光譜檢測腦部信息，具體的工作原理是什么？
趙湖斌：從研究上來說，光的穿透性比電更好，信號純潔度高，抗干擾能力強，可發揮的空間更大。大腦的組織相對于紅外光和近紅外光比較透明，所以近紅外光有能力穿過大腦皮層再反射回來。大腦組織里主要的吸收元素是血紅蛋白，穿進去的光大部分都可以被其所吸收，血紅蛋白的數量會在光進去和反射回來這個過程中展現出不同的效果，所以我們可以通過光強來測量變化，從而推測出血紅蛋白在特定領域的一個聚集和活躍程度。血紅蛋白的指標，跟大腦的血氧情況聯系緊密，所以能夠根據這些指標，推測出實時的大腦血氧分布情況，從而了解到大腦現在的健康狀態。
比如說腦梗和腦溢血，這兩種潛在的卒中病癥，血氧狀態變化會很快，時間窗口很短，用我們的設備進行實時檢測，會有很好的效果。自閉癥、抑郁癥等疾病，可以用我們的設備進行長期的跟蹤檢測。
第二部分：面壁十年，成就是給大腦戴上“小帽子”
AI科技評論：我知道傳統近紅外光譜技術其實只有3厘米的探測深度，能有實用場景嗎？
趙湖濱：是可以有很多應用場景的。但問題是3厘米看似已經不短了，但在實際應用中，光線傳導路徑，大多數時候在大腦中并不是一條直線，更像一個香蕉的形狀。傳統近紅外光譜由于技術的局限性，3厘米的傳導距離是固定的，在路徑彎曲弧度相似的情況下，所有傳導路徑基本一致，可能實際深度只有1.5厘米到2厘米。同時不管設備大小，所有設備得到的深度信息都是固定的。傳統的功能性近紅外光譜技術，固定的成像距離與深度，只能得到二維信息，無法有效實現三維成像。
AI科技評論：二維信息沒有實用價值？
趙湖斌：實用價值會相對比較局限，要想做更全面的大腦檢測，要想辦法采集到更深的三維信息。
AI科技評論：你們是怎么解決這個問題的？
趙湖斌：我們采用了DOT這個方法（解決了這個問題）。DOT是近紅外光譜的一個高階模態，這個技術從成熟到應用還不到10年。
它跟傳統的近紅外光譜區別在于信息深度上的體現。通過電子設計、機械結構設計、人體工程學設計、終端信號處理、后端數據分析等技術，DOT可以改變兩點之間的相交性，把傳統的傳導路徑從3厘米變為1厘米至6厘米的一個變化區間。基于DOT可變的相交性，我們可以真正意義上實現三維成像，類似于做成一個“可穿戴的功能性磁共振”。
AI科技評論：這樣就可以進入到產品階段了？
趙湖斌：離好的產品還有很長的距離，當時的問題太多了。
從工程角度上看，特別是從電子儲存的角度看，DOT和傳統近紅外光譜采用的都是光纖架構。第一，光纖體積不小，人的頭骨上可容納的光纖數量有限，測量點的數量也有限，導致分辨率不夠，從而影響到最后的成像效果。第二，光纖的重量和體積會限制DOT技術的真正潛質，一個人的頭上能戴上五公斤重的光纖嗎？第三，從人體工程序結構上來說，前面的光纖會擋掉后面的光纖，導致距離遠的光纖無法接收到對方的光。理論上所謂的低成本、便捷性、高質量3D成像，用光纖都沒法達到預期。
AI科技評論：所以我們就不能再使用光纖架構了？
趙湖斌：是的，我們在 16 年左右首次提出了模塊化概念，這是一個全新的系統架構和理念，使用了現成的LED光電元件，在增加通道數的同時加強了光的傳導深度。
AI科技評論：可以講一下模塊化概念是什么樣的產品嗎？
趙湖斌：所有的光學設備，都要包含兩種元件，一個是光源，一個是探測器。光源可以理解為光的發射器，探測器就是接收光的東西，基于大腦皮層空間的局限性和傳導距離必要的相交性，光源跟探測器之間要進行交互，產生更多的測量通道數。我們通過新型無光纖架構設計，突破了傳統光纖架構臨近光路的相互阻礙，實現了模塊間的通信交互和跨模塊的光源-光探測器信號采集。在固定的單位面積上，通道數越多，像素就越高，如果有更多的交互，成像的精確度就會更高。此外，模塊化的產品能夠按照需求，進行任意組裝和替換，同時節省購買和維護成本。
AI科技評論：具體形態是什么樣的？
趙湖斌：就是一個一個的貼片。假設在一個 3 X 3 厘米的貼片上，有兩個光源跟兩個探測器，他們之間兩兩交互，一共就有四種交互組合。貼片和貼片之間，沒有長光纖阻擋他們之間的交流，第一個貼片上的光源可以被第二個貼片上的探測器接收，并且所以如果在腦袋上貼 2 個這種模塊，有四個光源跟四個探測器，我們就會得到 16 個交互通道。如果增加到 3 個模塊，產生 6 × 6 個交互模式，36 個通道。這個底層邏輯就是，線性增加的模塊數量，造成理論的通道數量的指數級增加。
在我開發的一個老系統里面，我們用了 24 個光源和 48 個探測器。最原始的架構里只會產生 48 個探測通路，但是我們的設計可以讓48 個探測器的通道數達到1152個（24 x 48）。這是一種全新的技術研發，從前端到后端，從最底層到整個系統層，都是一個全新的理念。
AI科技評論：光纖和LED光電元件相比，他們發射的光有區別嗎？
趙湖斌：之前我們用的激光光源，它需要光纖來聚光，相當于激光通過光纖這個導管打到大腦里面。激光光源是不能直接貼在大腦頭皮上的，需要中間有一個隔離的空間。LED 不需要光纖，更適合跟頭皮直接進行貼合，但從光傳導效果上來說，并不是說LED比激光更好。我們之所以選擇LED光源，是因為它搭建起來很方便，適合模塊化設計，產品化容易，而且成本還低。
AI科技評論：光源之間的交互會產生混亂嗎？如何解決？
趙湖斌：為了防止錯亂我們使用了頻率調制的方法，讓每個光源跟探測器的固定工作頻率稍微差一點點，比如差 0.1%。頻率的差異會讓最后得到的數據結果有一個細微的差別，這樣就可以通過工作頻率的差異給光源編號，比如第一個光源叫1.001，第二個光源叫1.002。每個編碼都能反應出相對的映射關系，這樣就能防止混亂。
另外，為了保證光線深度，我們在電子設計和電路的軟硬件上做了一些創新，通過軟硬協同調制把系統敏感度提升至傳統技術的10-20倍，這樣就可以保證遠距離的光（比如6厘米）也能被檢測到。這個技術是在20年左右研發出來的，至今還沒有團隊能做到。
AI科技評論：這么做，效率能提升多少？
趙湖斌：模塊化并不能保證每個通道數都是有效的，相當一部分通道數其實是無效的。因為每個人頭蓋骨的厚度和大腦形狀都不一樣，所以通道的數量也會隨之變化。比如 1,000 個通道數的系統，在信號好的情況下可能會達到 600 到 700 的有效通道數。如果有些人頭發過密，或者和模塊的貼合性沒有那么好，那么有效通道數可能只有300，這樣都已經比市面上高很多倍了，同時保證設備重量不超過300克。
第三部分：走出實驗室，新型產品的未來規劃
AI科技評論：模塊化貼片是否已有成型的樣品？
趙湖斌：我之前參與的公司，也是我的博士后導師創立的公司，已經用傳統的技術做出了DOT的臨床產品，并且現在已被歐盟CE 認證。我自己現在在開發更新一代的產品，會增加測量的精準度和信息深度。
這款更新一代的產品，你可以講一下有哪些不同之處嗎？
趙湖斌：從大的方面來講，不同之處有兩個。
第一，希望可以盡快把DOT跟EEG從電路底層集成起來，用模塊化技術疊加EEG的功能，這個結合目前沒有工程瓶頸。
第二，用邊緣計算理念，疊加 AI 硬件去做實時的信息處理，這也是該領域里面的首創。這個技術成本更低、實施性更好，并且能更好地保護用戶隱私。它的核心元件其實是個芯片，未來是可以集成在可穿戴設備中做處理單元的。傳統的腦電信號抓取后，要用電腦去處理，我們設計新型 AI 芯片來取代電腦，這個產品就變成一體化設備，相當于開發了一個處理器。
AI科技評論：有臨床試驗過嗎？
趙湖斌：我正在為臨床應用的鋪開做準備，接下來想分兩步去實現臨床應用：首先，我們會給已有的產品化設備做一些初步的驗證，這些都是比較成熟的產品，預計明年就能從臨床研究轉到臨床應用。其次，我們會在這個過程中不斷打磨新型技術的原型機，為 3 到 5 年之內更長線的臨床應用做準備。
AI科技評論：可穿戴DOT設備可以配備在哪些場合？
趙湖斌：這是一款便攜式醫療裝備，從三甲醫院的腦神經科室，到社區醫院、養老院等都可以配備。
AI科技評論：對于社區醫院的醫生來說是否會很復雜？
趙湖斌：我們可以把對應的功能，開發成對應程序，會盡可能簡化交互流程，無論是前端還是后端，都會盡可能做得更智能化、更具有交互性一些。還有就是，不同科室有不同的需求，但是功能需求基本上是固定的，我們可以針對固定的需求開發不同的產品線。
AI科技評論：你想怎么去做商業化？
趙湖斌：我考慮過三個商用化用途。
一個是康復市場，現在全球老齡化嚴重，很多中風和阿茲海默的病人需要實時監測病情的發展情況。我們可以用一個便攜式的功能性磁共振來提高掃描的效率，檢測患者的大腦活動情況，再結合專家意見去做具體的康復方案的動態調整。
另一個領域是腦疾病診斷，這也是我們一直在做的主要應用場景。比如，中風發作在英國是致死率最高的疾病之一，國內更是如此，而且癥狀更為復雜。可穿戴DOT設備可以配備在日常的社區醫院、養老機構，甚至是在救護車上面，如果有病人出現了中風發作的癥狀，可以進行快速的診斷監測，然后做對應的干預措施。
我這幾年一直在積極推進中風的新型診斷手段，在國內與清華長庚醫院和復旦華山醫院也有一些臨床合作研究，國內的醫生也表示過可穿戴DOT設備的需求很大。
還有一個是精神疾病市場，近紅外與DOT技術在22年左右已經被納入醫保，目前一個比較成熟的應用領域是心理健康。現在國內外的心理疾病患者群體都很龐大，而且低齡患者很多。DOT可能初步會應用在醫院的精神心理科，未來再逐步探索更多的自然場景下的應用。
AI科技評論：DOT聽起來還是一個很陌生的詞匯，大部分人都不太理解你們的產品是什么，能做什么。怎么盡可能普及給你們的投資人和醫療衛生從業者？
趙湖斌：傳統意義上的腦機接口的定義其實很窄，就是通過不同的技術模態，讓大腦跟外部設備產生連接，像核磁共振、EEG、近紅外光譜本質上都只是實現腦機接口的一個技術模態。我們需要時間讓大眾去了解DOT的概念，一個可行方案是簡化軟件端和處理端，讓DOT變得更容易上手。另一個方案是增加科普講座和線下體驗店。
過去七八年的時間里，國內在傳統近紅外領域的科學家前輩已經在技術市場的推廣上打下了基礎，我要做的是在這個基礎上進一步推廣可穿戴DOT技術，這個難度會比從零開始要容易得多。
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