丘脑：用于同步、闭环多模态行为与电生理数据实时采集的系统

为何同时追踪脑与身体很重要

现代脑外科与脑机接口依赖于同时、精确地观测大脑与身体的活动。然而在繁忙的手术室中，不同设备分别监测大脑、肌肉、心脏和运动，常常没有共同的时钟。本文介绍了 Thalamus —— 一个将所有这些信号实时汇聚的开放软件系统，帮助医生与研究者更好地理解大脑活动与行为之间的关联，并更安全地测试新疗法。

一个用于多种信号的中央枢纽

Thalamus 被设计为一个中心枢纽，可接入医院中已有的多种传感器，例如脑电电极、动作捕捉手套、摄像机和心电监护仪。Thalamus 不再把每个设备当作孤立单元，而是在每个数据流到达时打上时间戳，使脑电波、手部运动和其他读数可以对齐到毫秒甚至亚毫秒级别。在短促且精细的神经外科手术中，这种同步视图尤为珍贵，因为几乎没有额外硬件的空间或时间。

系统的构建方式

为应对高强度的数据流，Thalamus 采用了两层设计。易用的 Python 层运行研究者与病人所见的控制面板与实验界面；更高速的 C++ 层负责从设备抓取数据、将其通过一系列处理步骤传递并保存。这些步骤被组织成模块化的“节点”，每个节点可以采集、转换或存储数据。研究者可混合匹配节点以连接新传感器、计算诸如信号功率的简单指标或触发其他设备，同时保持系统稳定与响应迅速。

实时反馈与安全

Thalamus 的一项关键目标是闭环传感与动作之间的反馈。该软件可以监视传入信号、实时执行计算，然后发送及时的反馈，例如驱动虚拟手或触发脑刺激硬件。作者通过一系列台架测试测量了这些环路所需时间。结果显示，Thalamus 在软件内部检测变化并响应的时间远低于一毫秒，包含常见数据采集卡时也处于约一毫秒量级。对现代通信工具的谨慎使用帮助系统检测错误、避免丢失数据，并在某个计算进程突然停止时几乎完整地恢复信息。

在实验室与手术室中验证精度

团队通过构建简单测试电路并将其与动作捕捉手套和摄像机结合，验证了 Thalamus 能保持不同数据流的对齐。当按钮被释放时，电压上升、记录到的手指运动以及 LED 光强变化都在数毫秒的范围内一致。他们还通过提高视频帧率和计算详细的大脑信号摘要来对系统施压，发现即使在工作负载增加时，时序仍然紧密。最终，他们将 Thalamus 带入进行深脑刺激手术的手术室，在那里软件同时记录了细微的手部运动和来自与运动相关的深部脑区电极的信号，揭示出病人移动手部时某些节律性脑活动的预期下降。

这对病人护理与研究的意义

从通俗角度看，Thalamus 像一位高度精确的指挥，保持多种医疗“乐器”同步，使复杂的脑与身体相互作用能够被清晰观测，而不是事后猜测。由于它基于现有医院设备、开源且已在台架和真实手术中测试，Thalamus 降低了在临床环境中运行丰富数据驱动实验的门槛。随着时间推移，这类同步的脑信号与行为视图可支持更个性化的脑机接口与疗法，使在不增加手术室风险或负担的前提下更容易为每位患者调整治疗。

引用: Haggerty, J., Qureshi, Q., Gabriel, E.D. et al. Thalamus: a real-time system for synchronized, closed-loop multimodal behavioral and electrophysiological data capture. Commun Eng 5, 93 (2026). https://doi.org/10.1038/s44172-026-00646-z

关键词: 多模态神经科学, 脑机接口, 神经外科数据采集, 实时神经记录, 闭环神经调制