Новости

Имплантат использует сигналы мозга, чтобы расшифровать то, что люди пытаются сказать

Имплантат использует сигналы мозга для декодирования того, что люди пытаются сказать

Исследователи разработали датчик высокого разрешения, который записывает сигналы мозга и расшифровывает то, что люди пытаются сказать. Это устройство еще только начинает разрабатываться, но оно может дать возможность общаться людям, потерявшим речь из-за нейродегенеративного заболевания.

Потеря способности общаться может быть побочным эффектом изнурительных нейродегенеративных заболеваний, таких как боковой амиотрофический склероз (БАС), при котором когнитивная функция сохраняется, но мышцы, контролирующие речь, становятся слабыми и напряженными. Одним из решений восстановления связи является декодирование сигналов непосредственно из моторной коры головного мозга, которая запускает движения мышц в определенном порядке для воспроизведения различных звуков.

Исследователи из Университета Дьюка в США разработали мозговой имплант, который использует нейронные записи высокого разрешения для декодирования сигналов мозга человека и перевода их в то, что он пытается сказать.

«Есть много пациентов, которые страдают изнурительными двигательными расстройствами, такими как БАС (боковой амиотрофический склероз) или синдромом запертости, которые могут ухудшить их способность говорить», — сказал Грегори Коган, один из авторов исследования. «Но имеющиеся в настоящее время инструменты, позволяющие им общаться, как правило, очень медленны и громоздки».

В настоящее время лучшая скорость декодирования речи составляет около 78 слов в минуту, тогда как мы говорим со скоростью около 150 слов в минуту. Это отставание обычно связано с количеством используемых датчиков мозговой активности; меньшее количество датчиков означает меньше поддающейся расшифровке информации для декодирования.

Чтобы улучшить существующие устройства, исследователи упаковали 256 микроскопических датчиков мозга в кусок гибкого медицинского пластика размером с почтовую марку, что означало, что устройство могло получать нейронные сигналы более высокого качества с большим пространственным разрешением. Несмотря на близость, нейроны, расположенные на расстоянии всего лишь микрона, могут иметь совершенно разные модели активности при координации речи. Чтобы точно предсказать, что кто-то собирается сказать, необходимо различать сигналы от соседних клеток мозга.

Имплантат использует сигналы мозга для декодирования того, что люди пытаются сказать

По сравнению с другими устройствами (слева), устройство Дьюка имеет в два раза больше датчиков и намного меньше Дэн Вахаба/Университет Дьюка

Затем имплантат необходимо было протестировать. Исследователи набрали четырех пациентов, которые уже перенесли операцию на головном мозге для лечения болезни Паркинсона или удаления опухоли, и прервали операцию – ненадолго – чтобы использовать на них имплантат.

«Мне нравится сравнивать это с пит-бригадой NASCAR», — сказал Коган. «Мы не хотим добавлять дополнительное время к процедуре работы, поэтому нам пришлось приходить и выходить в течение 15 минут. Как только хирург и медицинская бригада сказали: «Вперёд!», мы бросились к действию, и пациент выполнил задание».

Задание было простым. Участники слышали серию бессмысленных слов, таких как «ава», «куг» или «вип», и произносили каждое из них вслух. Имплантат регистрировал активность моторной коры головного мозга пациента, поскольку он координировал работу почти 100 мышц, которые двигают губы, язык, челюсть и голосовой аппарат (гортань). Затем данные были переданы в алгоритм машинного обучения, чтобы проверить, насколько точно он может предсказать издаваемый звук, основываясь только на записях активности мозга.

Для некоторых звуков и участников, таких как «г» в слове «гак», декодер был прав в 84% случаев, когда это был первый звук в строке из трех, составляющий определенное бессмысленное слово. Точность падала, когда декодер анализировал звуки в середине или конце слова и проверял, совпадают ли два звука, например «р» и «б».

В целом декодер был точен 40. % времени. Хотя это звучит не особенно впечатляюще, исследователи отмечают, что алгоритм использовал только 90 секунд разговорных данных, полученных за 15 минут теста.

Исследователи продолжат улучшать точность устройства и скорость декодирования. и используем грант Национального института здравоохранения (NIH) для работы над беспроводной версией.

«Сейчас мы разрабатываем такие же записывающие устройства, но без каких-либо проводов», — сказал Коган. «Вы сможете передвигаться, и вам не придется быть привязанным к электрической розетке, что действительно интересно».

Исследование было опубликовано в журнале Nature Communications.

Источник


Нажмите, чтобы оценить статью
[Итого: 1 Среднее значение: 5]

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Кнопка «Наверх»