瑞典查尔姆斯理工大学的研究团队在《自然通讯》发表了一项新研究，他们利用可植入神经技术和基于神经系统“语言”的人工智能算法，成功解读了截肢者意图的腿部运动信号，包括扭动脚趾等细节动作。这项技术为开发更自然、更灵敏的腿部假肢开辟了新路径。

研究人员专注于膝上截肢者，将超薄神经植入物插入坐骨神经的胫骨分支，以捕获微弱的神经信号。通过使用脉冲神经网络（SNNs）这一人工智能方法，他们高效解码了这些信号，实现了对膝盖、脚踝和脚趾动作的高精度预测。

查尔姆斯理工大学助理教授贾科莫·瓦莱表示：“直接从神经内部读取信号是开发更直观假肢的关键。如果植入物能连接剩余神经，而非通过肌肉，就能使用自然信号移动肢体，这大大提升了创建具有自然控制和感觉反馈的假肢潜力。”苏黎世大学和苏黎世联邦理工学院教授埃莉萨·多纳蒂补充道：“脉冲神经网络模拟了生物神经元的通信方式，使解码更高效，这是实现低功耗、可植入系统的重要一步。”

该神经接口技术是双向的，单一植入物即可同时支持运动控制和感觉恢复，简化了假肢设计。目前，这项研究已对两名参与者进行了测试，验证了其可行性。下一步，团队计划将神经接口技术集成到真实假肢中，未来还可能扩展到其他类型的假肢应用。这项神经接口技术有望显著改善截肢者的生活质量。