受損但仍能適應的神經網絡：從生物修復到仿生機器人

人體內建的節拍器：中樞模式產生器 (CPG)

你是否想過，為什麼我們走路時不需要特意思考每一步該怎麼邁出？這是因為我們的脊髓內有一個負責運動節律的「自動駕駛系統」——中樞模式產生器 (Central Pattern Generator, CPG)。這個神經網絡會像節拍器一樣，產生穩定的運動節奏，確保我們步行時不會東倒西歪。

更神奇的是，即使脊髓受損，CPG 仍可能維持部分運動功能。這解釋了為何有些動物即使脊髓受傷，仍然能夠自行行走；甚至某些脊髓損傷患者，在接受特定刺激後，依然能產生步行動作。然而，當 CPG 本身受損，它還能繼續運作嗎？如果部分神經元喪失，運動模式會如何改變？
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當 CPG 受損：神經網絡如何自我修復？

近期發表於 Journal of Neural Engineering 的研究 (Pryyma & Yakovenko, 2024)，透過尖峰神經網絡 (Spiking Neural Network, SNN) 模擬 CPG，並測試其受損後的適應能力。

研究發現：
● 伸肌 (extensor) 神經元損傷影響較大，導致步行節奏錯亂，類似於樂隊中的鼓手突然停下，整體演奏變得混亂。
● 屈肌 (flexor) 神經元損傷影響較小，但當累積到一定程度時，運動模式可能會徹底崩潰。
圖一、損傷對運動模式的影響。此圖展示了當神經網絡中負責伸肌控制的神經元遭受部分損傷時，步態節奏與左右協調如何受到干擾。類似於樂隊中鼓手缺席導致整體節奏混亂，該圖形象地說明了神經元損傷如何使步態失衡，進而影響正常運動模式。

● 外部驅動 (external drive) 可幫助修復，透過額外的神經刺激，CPG 仍可能部分恢復功能，這與脊髓電刺激 (Epidural Electrical Stimulation, EES) 的臨床效果類似。
圖二、外部驅動助力功能恢復。這張圖以熱圖形式呈現了隨著神經元損傷量增加，外部神經刺激（例如脊髓電刺激）如何逐步恢復 CPG 的正常運作。圖中顯示，隨著輸入強度的提升，受損神經網絡的運動節奏逐漸得到修復，進而改善了步態協調性。

這項發現讓我們更深入理解 CPG 的適應能力，也為神經修復與仿生機器人技術提供了新的應用方向。
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智能神經修復：讓脊髓損傷患者重新站起來

對於脊髓損傷患者來說，CPG 受損往往意味著失去行走能力。然而，透過智慧神經刺激技術，我們有機會幫助患者重新站起來。

✅ AI 輔助脊髓電刺激：利用機器學習技術分析患者的運動模式，透過動態調整神經刺激，讓康復訓練更有效率。
✅ 仿生義肢與腦機介面：讓神經訊號直接控制外部義肢，使行動更加自然流暢。
✅ 臨床實驗成果：研究顯示，適當的電刺激能幫助完全癱瘓的患者恢復部分行走能力，這為神經康復領域帶來了突破性的進展。

這些技術未來有望進一步提升，讓神經修復變得更智慧化與個人化。
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仿生機器人：學習生物的適應力

在機器人領域，現有的移動控制技術仍然依賴固定的程式指令，缺乏應對突發變化的能力。然而，生物的 CPG 具有極強的適應能力，這啟發了科學家將其應用於仿生機器人，讓機器人能夠自主調整步態，應對不同的地形與環境。未來的機器人將不僅僅是執行固定任務的工具，而是能夠像動物一樣學習與適應環境的智慧系統。
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智能技術如何幫助救災與環境監測？

當地震、海嘯或礦坑坍塌時，救援人員可能無法迅速進入災區，而具備 CPG 運動適應性的機器人，能夠像生物一樣穿越瓦礫堆，並自主尋找倖存者。此外，這類技術還能應用於：

🔹 極端環境探索：如南極冰層、深海或火星探測，能夠適應惡劣地形並執行科學研究。
🔹 智慧農業：能在崎嶇地形上自動巡視農田，並進行精準農業作業，提高效率。
🔹 軍事與安保應用：開發能夠適應多變環境的偵查機器人，提高戰場偵查與安保能力。

這些應用顯示，CPG 技術不僅影響生物醫學領域，也可能成為未來機器人技術的核心。
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未來展望：智能技術與人機融合的新時代

隨著 CPG 研究的深入，未來我們將迎來更智慧的神經康復技術，讓脊髓損傷患者擁有更高的復原機率。同時，仿生機器人的進步將讓機器人具備更接近生物的運動能力，甚至在某些方面超越人類。例如，未來的機器人可能可以根據地形自動調整行走方式，甚至模仿動物的攀爬與跳躍能力。

🔹 個人化神經康復 → AI 輔助的康復設備，提高治療效率。
🔹 自適應機器人 → 具備生物級的運動適應能力，應用於多個領域。
🔹 人機融合技術 → 讓 CPG 模型應用於腦機介面，提升義肢控制精準度。

這些技術的發展將不僅改變醫療與機器人產業，更可能為人類與機械共生的未來帶來突破性的影響。未來十年內，我們或許將看到完全自主適應環境的機器人，甚至 AI 驅動的智能康復計畫，讓人類與科技真正無縫融合。


撰寫者：林樂瑞


原始論文：Pryyma, Y., & Yakovenko, S. (2024). Damage explains function in spiking neural networks representing central pattern generator. Journal of neural engineering, 21(6)

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