生物醫學工程助理教授布雷特·伯恩說，醫生和科學家們花了幾十年的時間希望取得這樣的進展，但在此之前是不可能的。超聲波束在頭骨內反彈，所以沒有有用的圖像可以辨認出來。

byram計劃使用機器學習，這將逐漸能夠解決失真和交付可行的圖像。更重要的是，他希望整合腦電圖技術，這樣醫生不僅可以看到腦灌注-血流如何與思維變化相關-還可以看到與運動和情感相關的刺激區域。

Byram說:“我們的目標是利用超聲波頭盔和腦電圖來創建一個大腦-機器接口。我們現在使用的許多技術在20年或30年前人們從事這項工作時都不可用。深層神經網絡和機器學習已經變得非常流行，我們的團隊是第一個展示如何使用這些技術進行超聲波束成形的團隊。" "

在基本層面上，它可以讓圖像清晰或比那些醫生習慣看到的心臟或子宮更清楚。

接下來，由于肌萎縮側索硬化癥而行動受限的人可能會考慮要一杯水，而機器人手臂可能會取回一杯水，因為頭盔檢測到血液流動和EEG信息，告訴它要喝。讀一篇論文的學生可能會因為某個部分來源不正確而感到壓力，計算機會知道在那里做一個標記以便以后編輯。

byram說，他正在與機械工程和生物醫學工程助理教授萊昂貝蘭和生物醫學工程、放射學和神經外科教授、哈佛布蘭科姆教授邁克爾米加合作開發頭盔。

資料來源

https://www.news-medical.net/news/20180509/Engineers-aim-to-create-ultrasound-helmet-that-could-provide-real-time-images-during-surgery.aspx