Доцент кафедры нейрохирургии Фрэнк УиллеттPhD и его товарищи по команде используют интерфейсы Brain-Computer, или BCI, чтобы помочь людям, чей паралич делает их неспособными ясно говорить.
Моторная кора мозга содержит области, которые контролируют движение, включая мышечные движения, которые производят речь. BCI использует крошечные массивы микроэлектродов (каждый массив меньше, чем у детского аспирина), хирургически имплантированный в поверхностный слой мозга, для регистрации схем нервной активности непосредственно из мозга. Эти сигналы затем питаются через кабельную подключение в компьютерный алгоритм, который переводит их в такие действия, как речь или компьютерное движение курсора.
Чтобы декодировать нейронную деятельность, подхваченную массивами в слова, которые пациент хочет сказать, исследователи используют машинное обучение для обучения компьютера для распознавания повторяющихся моделей нейронной деятельности, связанной с каждой «фонемой» – мельчайшими единицами речи, – затем зашивают фонемы в предложения.
Уиллетт-старший автор, а постдокторский ученый Эрин Кунз, доктор философии и аспирант Бениамин Месхеде-Краса-авторы нового лидера нового изучать об этом исследовании, опубликованном 14 августа в Клетка. (Исследователи из Университета Эмори; технологический институт Джорджии; Калифорнийский университет, Дэвис; Университет Брауна; и Гарвардская медицинская школа также участвовали в исследовании.)
Уиллетт, со-директор Стэнфорда Нейронная протеза трансляционная лабораторияПолучил понимание результатов и последствий исследования.
Что такое «внутренняя» речь? И почему система по декодированию BCI/мышления, которая могла бы точно интерпретировать внутреннюю речь, лучше, чем та, которая декодирует только попытку речи?
Внутренняя речь (также называемая «внутренним монологом» или разговор с самим собой) является воображение речи в вашем уме – воображать звуки речи, ощущение разговора или обоих. Мы хотели знать, может ли BCI работать только на нейронной деятельности, вызванной воображается речь, в отличие от попыток физически производить речь. Для людей с параличом попытки говорить могут быть медленными и утомления, и если паралич является частичным, это может вызывать отвлекающие звуки и трудности с контролем дыхания.
Что вы узнали из своих усилий по проектированию и использованию систем декодирования, которые могли бы различить внутреннюю речь?
Мы изучили четырех человек с тяжелыми речевыми и моторными нарушениями, у которых были микроэлектродные массивы, помещенные в моторные участки их мозга. Мы обнаружили, что внутренняя речь вызывает четкие и надежные закономерности активности в этих областях мозга. Эти паттерны, по -видимому, были похожей, но меньшей версией моделей деятельности, вызванной попыткой речи. Мы обнаружили, что могли бы декодировать эти сигналы достаточно хорошо, чтобы продемонстрировать доказательство принципа, хотя все еще не так хорошо, как мы могли бы с попыткой речь. Это дает нам надежду, что будущие системы могут восстановить беглую, быструю и удобную речь для людей с параличом только через внутреннюю речь.
Потенциальная потенциальная способность системы точно декодировать невысказанную, молчаливую, внутреннюю речь проблемы, которые не сопровождали предыдущие достижения в области технологии программного обеспечения BCI/декодирования?
Существование внутренней речи в моторных областях мозга повышает вероятность того, что она может случайно «вытекать»; Другими словами, BCI может в конечном итоге декодировать то, что пользователь намеревался только для думатьне сказать вслух. Хотя это может вызвать ошибки в текущих системах BCI, предназначенных для декодирования попытка Речь, BCIS еще не имеет разрешения и верности, необходимых для точного декодирования быстрой, неограниченной внутренней речи, так что это, вероятно, просто приведет к искаженному выводу. Тем не менее, мы активно рассматриваем возможность случайного декодирования внутренней речи, и мы придумали несколько многообещающих решений.
Стоит отметить, что имплантированные BCI еще не являются широко доступной технологией и все еще находятся на самых ранних этапах исследований и тестирования. Они также регулируются федеральными и другими агентствами, чтобы помочь нам поддерживать самые высокие стандарты медицинской этики.
Каковы пара шагов, которые могут решить эту проблему конфиденциальности?
Для BCIS текущего поколения, которые предназначены для декодирования нейронной активности, вызванной попытками физически произвести речь, мы продемонстрировали в нашем исследовании новый способ обучения BCI к более эффективному игнорированию внутренней речи, предотвращая его случайно поднять BCI. Для BCIS следующего поколения, которые предназначены для непосредственного декодирования внутренней речи-которая может обеспечить более высокую скорость и больший комфорт-мы продемонстрировали систему защиты пароля, которая предотвращает декодирование любой внутренней речи, если только пользователь не представляет пароль (например, редкая фраза, которая иначе не представляла бы, например, «апельсин, вы не сказали о банане»). Оба эти метода были чрезвычайно эффективны в предотвращении утечки непреднамеренной внутренней речи.
Что ждет впереди? Насколько далеко практическая реализация этого подхода? Ваши следующие шаги?
Улучшенное оборудование позволит записать больше нейронов и будет полностью имплантируемым и беспроводным, повышая точность BCIS, надежность и простоту использования. Несколько компаний работают над аппаратной частью, которая, как мы ожидаем, станут доступными в течение следующих нескольких лет. Чтобы повысить точность внутреннего декодирования речи, мы также заинтересованы в изучении областей мозга за пределами моторной коры, которые могут содержать информацию о более высокой точке о воображаемой речи-например, регионы, традиционно связанных со языком или со слухом.
1755187137
#Изучение #многообещающего #речевого #интерфейса #повышает #надежды
2025-08-14 15:39:00
Ещё по этой теме
