对话UCL赵湖斌教授：可穿戴DOT技术如何革新脑机接口

如何实时监测大脑健康状态？这曾是科幻小说中的情节，如今却正通过前沿神经工程技术逐步实现。当前，主流脑监测技术各有特点与局限。

以马斯克Neuralink为代表的侵入式脑机接口，借助植入大脑皮层的线状电极直接采集神经信号，具备极高的信号精度。但其风险同样显著：开颅手术可能引发感染、脑组织损伤或免疫排斥反应。

另一方面，以“干电极传感器”为代表的非侵入式设备，虽无需破坏组织，却需应对大量环境噪声干扰，且脑电信号在健康监测中的信息维度相对有限。

医学影像领域的黄金标准——MRI核磁共振，虽安全无创、成像清晰，却受限于设备庞大、成本高昂、难以移动，且检查通常需要长时间预约等候。

那么，是否存在一种方案，能同时实现高信号纯度、强抗干扰能力、绝对安全性以及随时便携使用？近期，一项名为“漫射光层析成像”（Diffuse Optical Tomography, DOT）的技术进入视野。在与伦敦大学学院助理教授赵湖斌的交流中，他深入解读了这项有望满足上述所有需求的前沿研究。

2021年，赵湖斌创立了伦敦大学学院智能神经工程中心，专注于开发可穿戴智能医学成像与传感技术，其应用覆盖大脑健康、神经与心血管疾病、脑机接口、康复及个性化健康监测等多个领域。

团队核心技术基于功能性近红外光谱成像，即通过监测近红外光下大脑血红蛋白浓度变化来反映脑部活动。DOT技术是其高阶形态，它利用多光源与探测器进行重叠空间采样，可实现精细的3D脑功能成像，显著提升了空间分辨率与测量精度。

这项技术推动了功能性神经成像的发展。其成像质量佳、成本相对较低、可便携穿戴的特性，有望突破传统成像技术在临床普及中的障碍。赵湖斌表示，团队正推进可穿戴集成DOT-EEG技术的临床转化，目标应用于中风康复等领域。他展望，在不久的将来，该技术将进一步产品化，惠及更广泛的个体医疗市场，服务于康复治疗与精神疾病管理等场景。

以下为对话全文，内容经过不改变原意的编辑整理。

第一部分：从喀什到伦敦，一位工科学者的医学追求

AI科技评论：能否请您分享一下学术经历，是如何步入脑机接口研究领域的？

赵湖斌：我是四川人，在新疆喀什长大。因父母身体状况长期欠佳，我自幼便怀有从医的理想。尽管大学在家人的建议下选择了电子专业，但本科期间我发现自己对医学的向往并未减弱。因此，在准备攻读博士学位时，我决心寻找医疗电子交叉领域的方向。恰逢伦敦大学学院有合适的研究项目，我便于2012年前往英国。

我的博士生导师专注于光遗传学，而我的研究方向是脑机接口，致力于医疗与芯片技术的融合。在此期间，我有幸参与了全球首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：后来为何从光遗传学转向了近红外光谱成像研究？

赵湖斌：基于光遗传学的侵入式脑机接口存在两个核心挑战。其一，将光敏蛋白导入神经元需借助病毒载体。尽管是失活病毒，但其潜在风险与复杂的伦理审查仍是重大障碍。其二，这类技术的落地周期非常漫长。我希望能在中短期内从事更具实际社会价值的研究。因此，我转向了非侵入式的功能性近红外光谱技术。

2021年10月，我任职于伦敦大学学院医学科学学院，研究方向为智能医疗技术。独立建组后，也持续深耕于近红外光谱成像领域。

AI科技评论：能否科普一下，近红外光谱检测脑部信息的具体原理？

赵湖斌：从研究角度看，光的穿透性优于电信号，具有信号纯度高、抗干扰能力强的优势，应用潜力更大。大脑组织对红外光和近红外光相对透明，因此近红外光能够穿透颅骨到达大脑皮层并反射回来。大脑组织中主要的吸光物质是血红蛋白，入射光的大部分能量会被其吸收。通过测量光强在穿透前后的变化，我们可以反演出特定脑区血红蛋白的浓度与活跃度变化。而血红蛋白指标与大脑血氧状况紧密相关，据此便能推测出实时的大脑血氧分布，从而评估其健康状态。

例如，对于脑梗和脑溢血这类卒中病症，其血氧状态变化极快，时间窗口很短，使用我们的设备进行实时监测将非常有效。此外，像自闭症、抑郁症等疾病，也可以借助该设备进行长期的跟踪与评估。

第二部分：潜心钻研，成果是为大脑戴上“智能帽”

AI科技评论：据我所知，传统近红外光谱技术的探测深度仅约3厘米，这真的有实用场景吗？

赵湖斌：应用场景确实存在。但问题在于，这3厘米是固定光源与探测器之间的直线距离。在实际大脑中，光的传播路径并非直线，更像一个香蕉形的弯曲轨迹。由于技术局限，传统设备的所有通道测量深度基本一致，实际有效探测深度可能仅1.5到2厘米。更重要的是，它只能提供二维信息，无法实现有效的三维成像。

AI科技评论：二维信息的实用价值有限？

赵湖斌：相对比较局限。要想进行全面的大脑检测，必须设法获取更深层的三维信息。

AI科技评论：你们是如何解决这个深度问题的？

赵湖斌：我们采用了DOT技术，这是近红外光谱的一个高阶模态，从成熟到应用还不到十年。

它与传统技术的核心区别在于信息深度。通过电子设计、机械结构、人体工程学以及信号处理等多方面的创新，DOT可以改变光源与探测器之间的测量距离，使其在1厘米到6厘米之间灵活可变。基于这种可变的测量路径，我们才得以真正实现三维成像，目标是将它做成一个“可穿戴的功能性磁共振”。

AI科技评论：这是否意味着技术已经可以产品化了？

赵湖斌：距离理想的产品还有很长的路，当时面临诸多工程挑战。

传统DOT和近红外光谱一样，采用光纤架构。首先，光纤体积不小，头骨上能布置的数量有限，导致测量点稀疏，分辨率不足，影响成像质量。其次，光纤的重量和体积限制了DOT便携化的潜力——谁愿意戴一个重达五公斤的设备在头上？再者，从人体工学角度看，前排的光纤会遮挡后排，导致远距离的光路无法建立。理论上低成本、便捷、高质量3D成像的优点，在光纤架构下都难以实现。

AI科技评论：所以必须放弃光纤架构？

赵湖斌：是的。我们在2016年左右首次提出了模块化概念，这是一套全新的系统架构。我们采用现成的LED光电元件，在增加通道数的同时，也增强了光的传导深度。

AI科技评论：能否具体描述一下模块化概念的产品形态？

赵湖斌：所有光学设备都包含两种元件：光源和探测器。基于大脑皮层的空间限制和信号采集必须交叉测量的要求，光源与探测器之间需要产生尽可能多的交互通道。我们通过新型无光纤架构设计，打破了传统光纤相邻光路相互阻挡的局限，实现了模块间的通信与跨模块的信号采集。

在固定单位面积上，通道数越多，相当于成像的“像素”越高，成像精度也就越高。此外，模块化设计允许根据需求任意组装和替换部件，同时也节省了购买和维护成本。

AI科技评论：具体形态是什么样的？

赵湖斌：就是一个个可贴附的模块。假设在一个3x3厘米的模块上，集成两个光源和两个探测器，它们两两交互就能产生四个测量通道。模块之间没有长长的光纤阻碍，因此第一个模块上的光源可以被第二个模块上的探测器接收到。如果在头上放置两个这样的模块，共四个光源和四个探测器，理论上就能得到十六个交互通道。增加到三个模块，就是六乘六的交互模式，三十六个通道。其底层逻辑是：模块数量线性增加，理论通道数呈指数级增长。

在我开发的一个早期系统中，我们使用了24个光源和48个探测器。传统架构下只能产生48个探测通路，但我们的设计让通道数达到了1152个。这是一项从前端到后端、从底层到系统层的全新理念和技术研发。

AI科技评论：光纤使用的激光光源和LED光源，发出的光有区别吗？

赵湖斌：之前使用的激光光源需要光纤来导光和聚光，激光本身不能直接接触头皮，需要隔离空间。LED则不需要光纤，更适合直接与头皮贴合。从光传导效果讲，并非LED优于激光。我们选择LED，主要是因为它更便于搭建模块化系统，产品化更容易，成本也更低。

AI科技评论：这么多光源同时工作，信号不会相互干扰混乱吗？如何区分？

赵湖斌：我们采用了频率调制的方法来防止错乱。让每个光源和探测器的工作频率有细微差别，比如相差0.1%。这种频率差异会在最终数据中体现出来，从而我们可以通过频率编码来区分不同的光源，例如为第一个光源编号1.001，第二个编号1.002。每个编码对应明确的映射关系，这样就解决了信号混淆的问题。

此外，为了保证远距离光路（如6厘米）的信号质量，我们在电子电路和软硬件协同设计上做了创新，将系统敏感度提升至传统技术的10到20倍。这项技术大约在2020年研发成功，目前尚未有其他团队实现。

AI科技评论：这种模块化设计，最终能提升多少效率？

赵湖斌：模块化并不能保证每个理论通道都有效。由于每个人头骨厚度和脑形不同，有效通道数会有变化。例如，一个1000通道的系统，在信号条件好时可能获得600到700个有效通道。即使对于头发浓密或贴合不佳的情况，有效通道数可能降至300个，这仍然远高于市面现有水平，同时能保证设备总重量不超过300克。

第三部分：迈向应用，新型产品的未来规划

AI科技评论：模块化贴片是否有成型的样品？

赵湖斌：我此前参与的一家公司——也是我博士后导师创立的公司——已经利用传统DOT技术做出了临床产品，并获得了欧盟CE认证。我目前则在开发更新一代的产品，旨在进一步提升测量精度和信息深度。

AI科技评论：这款新一代产品有哪些不同？

赵湖斌：主要有两大方向的不同。

第一，是尽快实现DOT与EEG（脑电图）从电路底层的集成，用模块化技术融合EEG功能。这在工程上没有原理性瓶颈。

第二，是引入边缘计算理念，结合AI硬件进行实时信息处理，这在该领域属于首创。这项技术成本更低、实时性更好，并能更好地保护用户隐私。其核心是一个专用芯片，未来可集成在可穿戴设备中作为处理单元。传统脑电信号采集后需要用电脑处理，而我们设计的AI芯片将取代电脑，使产品成为一体化设备，相当于开发了一个专用处理器。

AI科技评论：进行过临床试验吗？

赵湖斌：我们正在为临床应用铺开做准备，计划分两步走：首先，对已有的产品化设备进行初步验证，这些是比较成熟的技术，预计明年可以从临床研究阶段转向临床应用。其次，在这个过程中，我们会同步打磨新型技术的原型机，为未来三到五年内更长期的临床应用奠定基础。

AI科技评论：可穿戴DOT设备可以配备在哪些场合？

赵湖斌：它是一款便携式医疗装备，适用场景广泛，从三甲医院的神经科室，到社区医院、养老院等都可以配备。

AI科技评论：对社区医院的医生来说，操作会复杂吗？

赵湖斌：我们会将相应功能开发成标准化程序，尽可能简化交互流程。无论是前端使用还是后端分析，都会力求更智能化、更具交互性。此外，不同科室虽有不同需求，但核心功能需求是相对固定的，我们可以针对这些固定需求开发不同的产品线。

AI科技评论：您如何看待这项技术的商业化路径？

赵湖斌：我主要考虑三个商用方向。

一是康复市场。全球老龄化趋势下，大量中风和阿兹海默症患者需要实时监测病情进展。便携式功能性成像设备可以提高扫描效率，检测大脑活动变化，再结合专家意见进行康复方案的动态调整。

二是脑疾病诊断，这也是我们一直聚焦的主战场。例如，中风发作在英国是致死率最高的疾病之一，在国内情况更为复杂。可穿戴DOT设备可以部署在社区医院、养老机构甚至救护车上，一旦病人出现中风症状，可立即进行快速诊断监测，以便及时干预。

近年来我一直在积极推进中风的新型诊断手段，与国内如清华长庚医院、复旦华山医院等也有临床合作研究，国内医生对此类设备的需求反馈非常强烈。

三是精神疾病市场。近红外与DOT技术在大约2022年已被纳入部分医保范畴，目前一个比较成熟的应用领域是心理健康。国内外心理疾病患者群体庞大，且低龄化趋势明显。DOT技术初期可能应用于医院精神心理科，未来再逐步探索更多自然场景下的应用。

AI科技评论：DOT对大多数人来说还是个陌生词汇，如何向投资人和医疗从业者普及你们的产品和价值？

赵湖斌：传统上，脑机接口的定义比较狭窄，即通过不同技术模态实现大脑与外部设备的连接。像核磁共振、EEG、近红外光谱，本质上都是实现脑机接口的一种技术模态。我们需要时间让大众了解DOT。一个可行的方案是简化软件端和处理端，让设备更易上手。另一个方案是加强科普讲座和线下体验。

过去七八年里，国内在传统近红外光谱领域的科学家前辈们已经在市场教育方面打下了良好基础。我要做的，是在这个基础上进一步推广可穿戴DOT技术，这比从零开始要容易得多。