不論是腦機接口，還是人工智能，歸根結底，都離不開腦科學的支撐。事實上，腦機接口和人工智能始于腦科學，也受腦科學發展的局限。因此，對于人腦的研究顯得至關重要。

近日，英國科學家和工程師團隊展示了一種對嬰幼兒大腦進行成像的新技術。這一突破希望能讓研究人員在不需要昂貴的核磁共振成像機的情況下，有新的方法來研究自然環境中的嬰兒大腦活動。

用傳統的神經影像學方法研究清醒嬰兒的大腦皮質功能是一項極具挑戰性的工作。這是因為，嬰兒通常非常活躍，由于他們一直移動，且很容易分心，而使用核磁共振成像這樣的技術，受試者必須完全保持靜止，這對清醒的嬰兒來說幾乎是不可能的。

為了應對這一挑戰，功能性近紅外光譜（fNIRS）在發育神經科學中越來越普遍，但其在分辨率、空間特異性和工效學等方面都有很大的局限性。此外，與典型的fNIRS方法相比，高密度近紅外光源和探測器陣列在空間分辨率和特異性方面有了顯著提高。

然而，大多數現有的fNIRS設備只允許獲得約20-100個稀疏分布的fNIRS信道，增加光電二極管的數量帶來了重大的機械挑戰，尤其是對于嬰兒應用。

而在此次研究中，新一代可穿戴、模塊化、高密度漫反射光學層析成像（HD-DOT）技術則克服了傳統的、基于光纖和低密度fNIRS測量的局限性。在這項新技術發展的推動下，研究人員利用可穿戴HD-DOT進行了第一項嬰兒大腦研究。

其中，可穿戴HD-DOT系統被稱為LUMO，測試的原型來自UCL的衍生公司Gowerlabs。帽上的每個六邊形包含三個LED光源和四個傳感器。近紅外光用于檢測大腦氧合的變化。這些氧合變化顯示了大腦中正忙于處理信息的區域，這意味著研究小組第一次能夠在核磁共振掃描儀之外創建嬰兒大腦活動的高質量三維圖像。

通過這些變化，研究人員可以有效地繪制出大腦哪些部位正在積極工作的實時地圖。這也為各個領域的研究人員更多地了解健康嬰兒大腦的發育情況提供了技術途徑，不僅是人工智能的腦科學研究，更對關于腦類疾病建立疾病診斷、監測和最終治療提供了新的方法。

這項新研究發表在《NeuroImage》雜志上。

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