对话UCL青年教授赵湖斌：可穿戴式DOT如何重塑脑机接口

我们应当如何实时监控自己大脑的健康状态？

以马斯克的Neuralink为代表的侵入式脑机接口，过植入大脑皮层的线状电极直接读取神经信号，实现了高精准度信号采集和脑际交互。但是，侵入式脑机接口方案的风险也很大。植入过程需开颅手术，存在感染、脑组织损伤或免疫反应等风险。

而以强脑科技的“干电极传感器”为代表的非侵入式设备，无需破坏人体组织就能完成采集信号，但是需要对抗大量的噪音，而且脑电信号并不适合做健康检测。

医学界流行的MRI核磁共振成像技术，是一项安全、无创、无辐射的医学影像检查方法，但是设备太大，数量有限，不易移动，想要做一次核磁共振，还要在特定的医院排队等待。

如果想要设计一款信号纯洁度高、抗干扰能力强、安全性能高、随时能够使用的便携式设备，可能还需要一些其他种类的技术手段。

在AI科技评论与UCL助理教授赵湖斌的访谈中，他向我们介绍了他目前的研究工作，可以满足以上所有需求，更好地了解大脑的健康问题。

2021年，赵湖斌创立了伦敦大学学院智能神经工程中心。该中心致力于开发和推广新一代可穿戴智能医学成像与传感技术，以应用于大脑健康、神经及心血管疾病、脑机接口（BCI）/人机交互（HRI）、康复、个性化健康监测等相关的转化应用领域。

实验室的研究主要以三条分支展开，分别为：可穿戴医学成像与监测设备研发，针对医疗应用的AI边缘处理芯片设计，以及人机交互/脑机接口及其拓展应用。

目前赵湖斌团队所使用的技术是功能性近红外光谱成像，即通过近红外波长中血红蛋白的变化来监测大脑活动。在此基础之上，他们使用了一种新的技术——漫射光层析成像，英文名叫 Diffuse Optical Tomography（DOT）。DOT可以利用多个光源和探测器，通过重叠空间采样进行详细的 3D 脑功能成像，显著提升空间分辨率和成像精确度。

DOT技术让功能性神经成像迈上了一个更高的台阶，成像好、成本低、可便携的特性，打破了传统成像在临床应用中的局限性。赵湖斌也表示正在准备临床应用的铺开，目前在研究新的可穿戴集成 DOT-EEG 技术，可应用于中风后的康复治疗。（EEG，脑电图技术，通过测定自发的有节律的生物电活动，以了解脑功能状态。编者注）

他坦言道，在不远的未来，这个项目将会进一步产品化，普及到个体医疗市场，将应用于康复治疗、精神疾病等医疗场景。

以下是 AI 科技评论与赵湖斌的对话全文，为方便阅读，进行了不改变原意的文字调整。

第一部分：从喀什到伦敦，一个工科学子的医学梦想

AI科技评论：可否介绍一下您的学术经历，是怎么开展脑机接口方向的研究的？

赵湖斌：我是四川人，从小在新疆喀什长大。因为父母身体一直不太好的缘故，我从小到大都有一个医生梦。虽然大学时期在家人的劝说下选择了电子专业，但在本科期间我发现，我还是更想当医生。所以准备读博时我就想，怎么才能读医疗电子相关的专业。那时候正好伦敦大学学院有相关的博士项目，我就从 2012 年来了英国。

我当时的博导是一个光遗传学的研究者，我的研究方向是脑机接口，做医疗和芯片的结合。当时跟着导师，我有幸参与了世界上第一款主动型侵入式光遗传学神经调控芯片的研发工作。

AI科技评论：后来为什么从光遗传学的研究转换成近红外线光成像的研究？

赵湖斌：基于光遗传学的侵入式脑机接口有两个问题。一方面，光敏蛋白导入到神经元要通过一个载体，这个载体的本质其实是个病毒，相当于要把一个病毒导入到大脑里头。虽然是失活病毒，但还是有潜在风险，会涉及到风险控制问题，还有大量伦理道德的审核。另一方面，侵入式脑机接口的落地周期很漫长，我希望在中短期的时间里做真正有实际价值、对社会有影响力的研究。所以后来就换到非侵入式的功能性近红外光谱的研究上去。

2021年10月，我在伦敦大学学院的医学科学学院任助理教授，研究方向是智能医疗技术，独立建组之后，也是一直在做近红外光谱成像的课题。

AI科技评论：能否科普一下，用近红外光谱检测脑部信息，具体的工作原理是什么？

赵湖斌：从研究上来说，光的穿透性比电更好，信号纯洁度高，抗干扰能力强，可发挥的空间更大。大脑的组织相对于红外光和近红外光比较透明，所以近红外光有能力穿过大脑皮层再反射回来。大脑组织里主要的吸收元素是血红蛋白，穿进去的光大部分都可以被其所吸收，血红蛋白的数量会在光进去和反射回来这个过程中展现出不同的效果，所以我们可以通过光强来测量变化，从而推测出血红蛋白在特定领域的一个聚集和活跃程度。血红蛋白的指标，跟大脑的血氧情况联系紧密，所以能够根据这些指标，推测出实时的大脑血氧分布情况，从而了解到大脑现在的健康状态。

比如说脑梗和脑溢血，这两种潜在的卒中病症，血氧状态变化会很快，时间窗口很短，用我们的设备进行实时检测，会有很好的效果。自闭症、抑郁症等疾病，可以用我们的设备进行长期的跟踪检测。

第二部分：面壁十年，成就是给大脑戴上“小帽子”

AI科技评论：我知道传统近红外光谱技术其实只有3厘米的探测深度，能有实用场景吗？

赵湖滨：是可以有很多应用场景的。但问题是3厘米看似已经不短了，但在实际应用中，光线传导路径，大多数时候在大脑中并不是一条直线，更像一个香蕉的形状。传统近红外光谱由于技术的局限性，3厘米的传导距离是固定的，在路径弯曲弧度相似的情况下，所有传导路径基本一致，可能实际深度只有1.5厘米到2厘米。同时不管设备大小，所有设备得到的深度信息都是固定的。传统的功能性近红外光谱技术，固定的成像距离与深度，只能得到二维信息，无法有效实现三维成像。

AI科技评论：二维信息没有实用价值？

赵湖斌：实用价值会相对比较局限，要想做更全面的大脑检测，要想办法采集到更深的三维信息。

AI科技评论：你们是怎么解决这个问题的？

赵湖斌：我们采用了DOT这个方法（解决了这个问题）。DOT是近红外光谱的一个高阶模态，这个技术从成熟到应用还不到10年。

它跟传统的近红外光谱区别在于信息深度上的体现。通过电子设计、机械结构设计、人体工程学设计、终端信号处理、后端数据分析等技术，DOT可以改变两点之间的相交性，把传统的传导路径从3厘米变为1厘米至6厘米的一个变化区间。基于DOT可变的相交性，我们可以真正意义上实现三维成像，类似于做成一个“可穿戴的功能性磁共振”。

AI科技评论：这样就可以进入到产品阶段了？

赵湖斌：离好的产品还有很长的距离，当时的问题太多了。

从工程角度上看，特别是从电子储存的角度看，DOT和传统近红外光谱采用的都是光纤架构。第一，光纤体积不小，人的头骨上可容纳的光纤数量有限，测量点的数量也有限，导致分辨率不够，从而影响到最后的成像效果。第二，光纤的重量和体积会限制DOT技术的真正潜质，一个人的头上能戴上五公斤重的光纤吗？第三，从人体工程序结构上来说，前面的光纤会挡掉后面的光纤，导致距离远的光纤无法接收到对方的光。理论上所谓的低成本、便捷性、高质量3D成像，用光纤都没法达到预期。

AI科技评论：所以我们就不能再使用光纤架构了？

赵湖斌：是的，我们在 16 年左右首次提出了模块化概念，这是一个全新的系统架构和理念，使用了现成的LED光电元件，在增加通道数的同时加强了光的传导深度。

AI科技评论：可以讲一下模块化概念是什么样的产品吗？

赵湖斌：所有的光学设备，都要包含两种元件，一个是光源，一个是探测器。光源可以理解为光的发射器，探测器就是接收光的东西，基于大脑皮层空间的局限性和传导距离必要的相交性，光源跟探测器之间要进行交互，产生更多的测量通道数。我们通过新型无光纤架构设计，突破了传统光纤架构临近光路的相互阻碍，实现了模块间的通信交互和跨模块的光源-光探测器信号采集。在固定的单位面积上，通道数越多，像素就越高，如果有更多的交互，成像的精确度就会更高。此外，模块化的产品能够按照需求，进行任意组装和替换，同时节省购买和维护成本。

AI科技评论：具体形态是什么样的？

赵湖斌：就是一个一个的贴片。假设在一个 3 X 3 厘米的贴片上，有两个光源跟两个探测器，他们之间两两交互，一共就有四种交互组合。贴片和贴片之间，没有长光纤阻挡他们之间的交流，第一个贴片上的光源可以被第二个贴片上的探测器接收，并且所以如果在脑袋上贴 2 个这种模块，有四个光源跟四个探测器，我们就会得到 16 个交互通道。如果增加到 3 个模块，产生 6 × 6 个交互模式，36 个通道。这个底层逻辑就是，线性增加的模块数量，造成理论的通道数量的指数级增加。

在我开发的一个老系统里面，我们用了 24 个光源和 48 个探测器。最原始的架构里只会产生 48 个探测通路，但是我们的设计可以让48 个探测器的通道数达到1152个（24 x 48）。这是一种全新的技术研发，从前端到后端，从最底层到整个系统层，都是一个全新的理念。

AI科技评论：光纤和LED光电元件相比，他们发射的光有区别吗？

赵湖斌：之前我们用的激光光源，它需要光纤来聚光，相当于激光通过光纤这个导管打到大脑里面。激光光源是不能直接贴在大脑头皮上的，需要中间有一个隔离的空间。LED 不需要光纤，更适合跟头皮直接进行贴合，但从光传导效果上来说，并不是说LED比激光更好。我们之所以选择LED光源，是因为它搭建起来很方便，适合模块化设计，产品化容易，而且成本还低。

AI科技评论：光源之间的交互会产生混乱吗？如何解决？

赵湖斌：为了防止错乱我们使用了频率调制的方法，让每个光源跟探测器的固定工作频率稍微差一点点，比如差 0.1%。频率的差异会让最后得到的数据结果有一个细微的差别，这样就可以通过工作频率的差异给光源编号，比如第一个光源叫1.001，第二个光源叫1.002。每个编码都能反应出相对的映射关系，这样就能防止混乱。

另外，为了保证光线深度，我们在电子设计和电路的软硬件上做了一些创新，通过软硬协同调制把系统敏感度提升至传统技术的10-20倍，这样就可以保证远距离的光（比如6厘米）也能被检测到。这个技术是在20年左右研发出来的，至今还没有团队能做到。

AI科技评论：这么做，效率能提升多少？

赵湖斌：模块化并不能保证每个通道数都是有效的，相当一部分通道数其实是无效的。因为每个人头盖骨的厚度和大脑形状都不一样，所以通道的数量也会随之变化。比如 1,000 个通道数的系统，在信号好的情况下可能会达到 600 到 700 的有效通道数。如果有些人头发过密，或者和模块的贴合性没有那么好，那么有效通道数可能只有300，这样都已经比市面上高很多倍了，同时保证设备重量不超过300克。

第三部分：走出实验室，新型产品的未来规划

AI科技评论：模块化贴片是否已有成型的样品？

赵湖斌：我之前参与的公司，也是我的博士后导师创立的公司，已经用传统的技术做出了DOT的临床产品，并且现在已被欧盟CE 认证。我自己现在在开发更新一代的产品，会增加测量的精准度和信息深度。

这款更新一代的产品，你可以讲一下有哪些不同之处吗？

赵湖斌：从大的方面来讲，不同之处有两个。

第一，希望可以尽快把DOT跟EEG从电路底层集成起来，用模块化技术叠加EEG的功能，这个结合目前没有工程瓶颈。

第二，用边缘计算理念，叠加 AI 硬件去做实时的信息处理，这也是该领域里面的首创。这个技术成本更低、实施性更好，并且能更好地保护用户隐私。它的核心元件其实是个芯片，未来是可以集成在可穿戴设备中做处理单元的。传统的脑电信号抓取后，要用电脑去处理，我们设计新型 AI 芯片来取代电脑，这个产品就变成一体化设备，相当于开发了一个处理器。

AI科技评论：有临床试验过吗？

赵湖斌：我正在为临床应用的铺开做准备，接下来想分两步去实现临床应用：首先，我们会给已有的产品化设备做一些初步的验证，这些都是比较成熟的产品，预计明年就能从临床研究转到临床应用。其次，我们会在这个过程中不断打磨新型技术的原型机，为 3 到 5 年之内更长线的临床应用做准备。

AI科技评论：可穿戴DOT设备可以配备在哪些场合？

赵湖斌：这是一款便携式医疗装备，从三甲医院的脑神经科室，到社区医院、养老院等都可以配备。

AI科技评论：对于社区医院的医生来说是否会很复杂？

赵湖斌：我们可以把对应的功能，开发成对应程序，会尽可能简化交互流程，无论是前端还是后端，都会尽可能做得更智能化、更具有交互性一些。还有就是，不同科室有不同的需求，但是功能需求基本上是固定的，我们可以针对固定的需求开发不同的产品线。

AI科技评论：你想怎么去做商业化？

赵湖斌：我考虑过三个商用化用途。

一个是康复市场，现在全球老龄化严重，很多中风和阿兹海默的病人需要实时监测病情的发展情况。我们可以用一个便携式的功能性磁共振来提高扫描的效率，检测患者的大脑活动情况，再结合专家意见去做具体的康复方案的动态调整。

另一个领域是脑疾病诊断，这也是我们一直在做的主要应用场景。比如，中风发作在英国是致死率最高的疾病之一，国内更是如此，而且症状更为复杂。可穿戴DOT设备可以配备在日常的社区医院、养老机构，甚至是在救护车上面，如果有病人出现了中风发作的症状，可以进行快速的诊断监测，然后做对应的干预措施。

我这几年一直在积极推进中风的新型诊断手段，在国内与清华长庚医院和复旦华山医院也有一些临床合作研究，国内的医生也表示过可穿戴DOT设备的需求很大。

还有一个是精神疾病市场，近红外与DOT技术在22年左右已经被纳入医保，目前一个比较成熟的应用领域是心理健康。现在国内外的心理疾病患者群体都很庞大，而且低龄患者很多。DOT可能初步会应用在医院的精神心理科，未来再逐步探索更多的自然场景下的应用。

AI科技评论：DOT听起来还是一个很陌生的词汇，大部分人都不太理解你们的产品是什么，能做什么。怎么尽可能普及给你们的投资人和医疗卫生从业者？

赵湖斌：传统意义上的脑机接口的定义其实很窄，就是通过不同的技术模态，让大脑跟外部设备产生连接，像核磁共振、EEG、近红外光谱本质上都只是实现脑机接口的一个技术模态。我们需要时间让大众去了解DOT的概念，一个可行方案是简化软件端和处理端，让DOT变得更容易上手。另一个方案是增加科普讲座和线下体验店。

过去七八年的时间里，国内在传统近红外领域的科学家前辈已经在技术市场的推广上打下了基础，我要做的是在这个基础上进一步推广可穿戴DOT技术，这个难度会比从零开始要容易得多。

雷峰网 (公众号：雷峰网)

雷峰网

雷峰网原创文章，未经授权禁止转载。详情见 转载须知 。