脑机接口（BCI）对于患有各种神经系统疾病的个人来说具有巨大的潜力，但对于该技术的侵入性和非侵入性版本来说，实施之路是漫长而微妙的。卡内基梅隆大学 Bin He 教授研究团队致力于改善无创 BCI，在一项针对 25 名人类受试者的研究中，该研究团队成功集成经颅聚焦超声（tFUS）、利用机器学习对脑电波进行编码和解码，以实现双向 BCI。这项工作开辟了一条新途径，不仅可以显著提高信号质量，还可以通过刺激目标神经回路来显著提高整体非侵入性 BCI 性能。
近日，在《Nature Communications》上发表的最新研究 “Transcranial focused ultrasound to V5 enhances human visual motion brain-computer interface by modulating feature-based attention. 针对 V5 的经颅聚焦超声通过调节基于特征的注意力来增强人类视觉运动脑机接口” 中，He 团队证明，通过使用聚焦超声波进行精确的无创神经调节，可以提高 BCI 的通信性能。
tFUS 是一种新兴的具有高时空精度的非侵入性神经调节技术。本研究探讨 tFUS 神经调节是否可以改善 BCI 结果，并利用高密度脑电图 (EEG) 源成像 (ESI) 探索潜在的作用机制。以 V5 为目标的 tFUS 显著减少了 BCI 拼写任务中的错误。源分析显示，在 tFUS 条件下，V5 和背侧视觉处理通路下游的 θ 和 α 活性显著增加。相关分析表明，在 tFUS 刺激过程中，背侧处理通路内的连接得以保留，而腹侧连接则被削弱。这些发现表明，针对 V5 的 tFUS 增强了对视觉运动的基于特征的注意力。
研究报告了无创 BCI 的突破，通过集成新型聚焦超声刺激来实现双向 BCI 功能。使用通讯假肢，25 名人类受试者使用 BCI 拼写器拼出了像 ‘Carnegie Mellon’ 这样的短语。研究结果表明，聚焦超声神经调节的加入显著提高了基于脑电图的脑机接口的性能。它还提高了 θ 神经振荡，从而增强注意力并提高 BCI 性能。
测试的 BCI 范式是运动起始视觉诱发电位 (mVEP) BCI 拼写器，利用虚拟键盘上的移动线来诱发基于视觉运动的事件相关电位 (ERP) 。驱动这种范式的主要 ERP 被认为是 N200，即刺激开始后 150 至 250 毫秒达到峰值的负偏转。
tFUS 至 V5 显着改善拼写结果
EtFUS-GC N200调制以θ和α频率通过背侧通路传递
tFUS-GC的作用通过背侧通路的theta频率传递
计算机模拟 128 阵元随机阵列超声换能器在代表性个体（受试者#5）中生成的 tFUS
mVEP 拼写器的实验范例
