佛罗里达大西洋大学——生物混合神经机械手：触觉编码与感觉运动整合研究 | MDPI Biomimetics

本文针对脊髓损伤与截肢患者运动与感知功能重建的挑战，提出了一个基于体外生物神经网络与灵巧机械手的双向闭环生物混合平台。研究背景是现有侵入式脑机接口与神经假肢在安全、高效进行临床前研究方面的不足。研究目的是构建并验证一个能够实现仿生触觉编码与神经元驱动感觉运动整合的系统。该系统以小鼠原代皮层神经元培养在多通道微电极阵列上作为“生物脑”，连接Shadow灵巧手及BioTac SP触觉传感器，通过SA/RA双模态触觉编码模拟慢适应与快适应机械感受器。实验通过闭环、传入缺失和传出替代三种构型对比，结果表明：只有在闭环构型下，机器人行为（如敲击间隔）表现出显著差异，神经信号在低频段出现强相干激活，且基于时频图与迁移学习CNN的AI分类准确率高达97.84%。结论证实了闭环耦合是感觉运动整合的必要条件，为神经假肢设计提供了新理论依据，并展示了该平台在智能假肢触觉反馈优化、多模态感知拓展等方面的广阔应用前景。