瑞典查尔姆斯理工大学领导的研究团队取得一项关键突破，首次利用植入式神经电极技术与人工智能（AI）算法，直接从膝上截肢患者残存的神经信杏彩股份有限公司号中解码出其控制腿部（包括膝盖、脚踝乃至脚趾）运动的意图。这项研究为开发新一代能够实现直观、自然控制的智能假肢奠定了重要基础，相关成果在最新一期《自然·通讯》杂志上发表。

　　目前，大多数商业假肢的控制方式存在局限。对于腿部假肢，通常依赖于预设的机械传感器自动适应步态，而无法实现使用者主动的精细控制。研究团队的目标是更直接地利用截肢后大脑仍会发出的、通往缺失肢体的原始神经指令。

　　为此，研究人员在两名膝上截肢志愿者的残肢内，植入了4根比头发丝还细的超柔性神经电极。这些电极被精准地植入坐骨神经的分支中，用以记录当患者试图移动其“幻肢”（即被截去的腿部）时产生的微弱神经信号。

　　解读这些信号是最大的挑战。研究团队采用了基于脉冲神经网络的AI算法。这种AI模型的特点是模仿生物神经元的工作方式，处理离散的、基于时间的电脉冲信号，这与神经系统自身的“语言”高度匹配，从而能以更高的效率和精度，从有限的数据中解码出运动意图。

　　实验结果显示，该系统能以前所未有的分辨率，准确识别并预测参与者尝试做出的各种特定动作，如伸展膝盖、弯曲脚踝甚至摆动单个脚趾。这意味着，通过单次植入的神经接口，可以捕获到极为精细的运动控制指令。

　　更值得关注的是，该技术平台是“双向”的。同一套植入电极不仅能读取用于控制假肢的运动信号，未来还能用于向神经施加电刺激，从而为使用者恢复触觉反馈。这为实现既能“随心而动”又能感知世界的仿生假肢提供了可能。

　　团队指出，这项工作是重要的概念验证，展示了通过直杏彩股份有限公司接神经接口实现自然假肢控制的巨大潜力。下一步，团队计划将这项技术集成到实际可用的假肢设备中进行测试，并探索其更广泛的应用前景。

　　对截肢者来说，尽管肢体已不在原处，但大脑依然会习惯性地向缺失肢体所在的位置发出指令，比如“动动脚踝”“弯弯膝盖”。信号还在，只是无人应答。此次，科研人员在截肢者的残肢上，植入了高灵敏度神经电极，让它重新扮演信号接听者的角色。AI从这些杂乱信号里成功解码出了大脑给肢体的运动意图。借助这一能力，未来的智能假肢能听懂大脑的指令，真正成为身体的一部分。它还可以向大脑传输信号，让截肢者重新感受这个世界。