赵继宗院士简介
赵继宗，中国科学院院士，神经外科医学家。现任国家神经系统疾病临床医学研究中心主任，首都医科大学附属北京天坛医院教授、主任医师。长期从事神经外科学临床和基础研究工作。
脑科学开启神经外科学新纪元
纵观国际神经外科自1919年独立设科至今已有百年，而中国神经外科的建立比发达国家晚了近50年。尽管如此，在经过经典神经外科时期、显微神经外科时期和微创神经外科时期的3个阶段后，中国神经外科不仅彰显了快速发展的勃勃生机，而且跻身国际先进行列。
中国科学院院士、首都医科大学附属北京天坛医院神经外科学系赵继宗教授在脑血管疾病和颅脑肿瘤的外科诊治上建树颇丰，坚持不懈开展科学研究和临床研究，为推动我国神经外科学领域的持续发展作出了巨大贡献，是该领域的里程碑式人物。
进入21世纪，现代科学技术迅猛发展，神经外科领域基于神经网络科学和数字化脑成像技术的神经调控领域，将神经外科学推向神经网络外科（neural networks surgery）新的阶段。
神经网络外科不仅为难治性神经系统疾患提供了更安全可靠的方法，同时也为神经外科学开启一扇通往脑科学研究大门。
3 个维度推动神经外科学发展
百年神经外科发展经历经典神经外科时期、显微神经外科时期和微创神经外科时期3个阶段，脑解剖与认知发现、医学影像革新和医疗器械的3个维度，是推进神经外科学不断前进的源动力。
神经网络外科是3个维度在21世纪的结晶。基于神经网络研究神经导航技术，神经调控手术中精确定位大脑神经网络及其关键节点，完成治疗神经功能性疾病，产生了神经网络外科。神经网络外科的出现为神经外科学推向新的发展阶段。
创新发展：神经网络外科
赵继宗院士在神经外科领域深耕多年，见证并亲历了学科的发展变化，时至今日他仍在不断推动学科的发展。他说：“作为一名临床医师，应积极投入脑科学的临床研究中，努力探索未知领域。只有不断学习更多交叉学科知识、勇攀医学高峰，才能不断推动临床医学前行造福人类。”
赵继宗院士认为，关注新发展、钻研临床研究是医者应有的使命。2020年，他在《科学导报》发表的《展望未来：神经网络外科》一文中明确提到，进入21世纪，基于神经网络科学和数字化脑成像技术的神经调控领域，将神经外科学推向神经网络外科新的阶段。利用反映脑解剖成像的CT、磁共振成像、弥散张量成像技术等为依据构建的大脑结构性网络，与反映脑功能的脑电图、脑磁图、功能性磁共振成像和正电子发射断层扫描相结合，显示脑结构成像与其功能性网络之间的关系，便形成了“神经网络外科”这一新的科学领域。
始于20世纪60年代脑深部刺激治疗顽固性疼痛的神经调控技术，孕育了神经网络外科。这一技术通过植入装置，以电或化学方式改变神经系统中信号传递，激发、抑制或控制神经元或神经网络的活动并产生治疗效果。“利用大脑皮层、脑神经或大脑深部相接触的程序或设备，可以治疗各种难治性神经系统疾病，如慢性疼痛、运动障碍、癫痫等疾病。”赵继宗院士如是介绍。由此，神经调控技术也进一步将神经外科推向了新的发展阶段。
神经调控技术孕育神经网络外科
目前，微创神经外科用网络外科方式，利用功能神经影像和神经导航设备，手术前采应用脑功能磁共振影像制定手术计划。
手术中应用各种神经电生理技术躯体感觉诱发电位；运动神经诱发电位；脑干听觉诱发电位及血流动力学监测技术，监测术中处于危险状态的脑功能区，指导切除脑病灶。
脑机接口（brain-computer interface，BCI）是在人脑与计算机或其它电子设备之间建立直接的交流和控制通道，通过这种通道可以改善偏（截）瘫残疾病人与外界交流或控制外部环境的能力。将刺激电极植入盲人的大脑视、听皮层传达视、听觉感知，可望改善病人的视觉和听觉。
侵入式脑机接口系统需要通过手术在脑部植入芯片和电极辅助病人康复。脑机接口为康复医学开辟一条新路。
神经外科学直接面对人类病患大脑，脑网络外科使得在人脑最深或最困难的地方安全操作成为可能，也为脑认知研究打开一扇窗，为人脑认知功能定位与重塑提供直接证据。
21世纪以生命科技为代表的第四次科技革命车轮滚滚向前，学科交叉，医理融合、医工融合是生命科技取得革命性突破的方向。
“ 嘘！悄悄插播一条小广告 ”
BCIduino 8通道脑电放大器具体参数如下：
输入阻抗：1TΩ
输入偏置电流：300pA
输入参考噪声：1μVpp
采样速率：250 Hz/500Hz
共模抑制比：-110dB
可调增益放大倍数：1、2、4、6、8、12、2
分辨率：24 位 ADC，精度最高可达 0.1μV
功耗：正常工作时 39mW，待机时低至仅 10μW
采用可充电锂电池供电，进一步降低来自外部的干扰。
尺寸：50mm*50mm（实物测量，存在细微误差）
图1 BCIduino实物图
图2 BCIduino在普通嘈杂环境下、悬空状态的数据波形，可以观测到并无其他干扰出现
图3 OpenBCI在普通嘈杂环境下、悬空状态的数据波形（测量环境、测量时间、软件滤波器设置参数与图2BCIduino相同）
客官请留步
本篇由BCIduino脑机接口开源社区整理或撰写。BCIduino脑机接口社区由来自北京航空航天大学、康奈尔大学、北京大学、首都医科大学等硕博发起成立，欢迎扫码加入社群，备注"BCI"，也欢迎采购BCIduino脑电模块（某宝搜索即可）