Понедельник, 4 марта, 2024
ДомойТехнологииНе научная фантастика: мозговой имплантат может обеспечить общение только на основе мыслей

Не научная фантастика: мозговой имплантат может обеспечить общение только на основе мыслей

- Advertisement -

Команда из Университета Дьюка создала речевой протез, который преобразует сигналы мозга в речь, помогая людям с неврологическими расстройствами. Хотя эта технология все еще медленнее, чем естественная речь, она, подкрепленная передовыми датчиками мозга и продолжающимися исследованиями, демонстрирует многообещающий потенциал для улучшения коммуникативных способностей. (Концепция художника) Фото: SciTechDaily.com

Протез расшифровывает сигналы речевого центра мозга, чтобы предсказать, какой звук пытается произнести человек.

Команда нейробиологов, нейрохирургов и инженеров из Университета Дьюка разработала речевой протез, который может преобразовывать сигналы мозга в произнесенные слова.

Новая технология, подробно описанная в недавней статье, опубликованной в журнале. Природные коммуникациидает надежду людям с неврологическими расстройствами, которые ухудшают речь, потенциально позволяя им общаться через интерфейс мозг-компьютер.

Решение коммуникативных проблем при неврологических расстройствах

«Многие пациенты страдают изнурительными двигательными расстройствами, такими как БАС (боковой амиотрофический склероз) или синдромом запертости, которые могут ухудшить их способность говорить», — сказал Грегори Коган, доктор философии, профессор неврологии в Университете Дьюка. Медицинский факультет и один из ведущих исследователей, участвовавших в проекте. «Но существующие инструменты, позволяющие им общаться, как правило, очень медленны и громоздки».

Устройство размером не больше почтовой марки (пунктирная часть в белой полосе) оснащено 128 микроскопическими датчиками, которые могут преобразовать активность клеток мозга в то, что кто-то собирается сказать. Фото: Дэн Вахаба/Университет Дьюка.

Представьте себе, что вы слушаете аудиокнигу на половинной скорости. Это лучшая скорость декодирования речи, доступная в настоящее время, которая составляет около 78 слов в минуту. Однако люди говорят около 150 слов в минуту.

Задержка между скоростью произнесения и декодирования речи частично объясняется относительно небольшим количеством датчиков мозговой активности, которые можно прикрепить к кусочку материала толщиной с бумагу, лежащему на поверхности мозга. Меньшее количество датчиков предоставляет меньше поддающейся расшифровке информации для декодирования.

Улучшение декодирования сигналов мозга

Чтобы преодолеть прошлые ограничения, Коган объединился с коллегой-преподавателем Института наук о мозге Дьюка Джонатаном Вивенти, доктором философии, чья лаборатория биомедицинской инженерии специализируется на создании сверхтонких и гибких датчиков мозга высокой плотности.

По сравнению с нынешними речевыми протезами со 128 электродами (слева) инженеры Duke разработали новое устройство, которое вмещает в два раза больше датчиков и занимает значительно меньшую площадь. Фото: Дэн Вахаба/Университет Дьюка.

Для этого проекта Вивенти и его команда упаковали впечатляющие 256 микроскопических датчиков мозга на кусок гибкого медицинского пластика размером с почтовую марку. Нейроны, находящиеся на расстоянии всего лишь песчинки, могут иметь совершенно разные модели активности при координации речи, поэтому необходимо различать сигналы от соседних клеток мозга, чтобы сделать точные прогнозы относительно предполагаемой речи.

Клинические испытания и будущие разработки

После изготовления нового имплантата Коган и Вивенти объединились с несколькими нейрохирургами Университетской больницы Дьюка, включая Дерека Саутвелла, доктора медицинских наук, Нандана Лада, доктора медицинских наук, и Аллана Фридмана, доктора медицинских наук, которые помогли набрать четырех пациентов. для проверки имплантатов. Эксперимент потребовал от исследователей временно поместить устройство в пациентов, перенесших операцию на головном мозге по поводу какого-либо другого заболевания, например, для лечения болезни Паркинсона или удаления опухоли. Время для Когана и его команды было ограничено, чтобы протестировать свое устройство в операционной.

«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: «Идите!» мы бросились действовать, и пациент выполнил задание».

Задача заключалась в простом послушании и повторении. Участники слышали серию бессмысленных слов, таких как «ава», «куг» или «вип», а затем произносили каждое из них вслух. Устройство записывало активность речевой моторной коры каждого пациента, поскольку оно координировало работу почти 100 мышц, которые двигают губы, язык, челюсть и гортань.

После этого Сусендракумар Дюрайвель, первый автор нового отчета и аспирант биомедицинской инженерии Университета Дьюка, взял нейронные и речевые данные из хирургического кабинета и ввел их в компьютер. машинное обучение алгоритм, чтобы увидеть, насколько точно он может предсказать, какой звук будет издаваться, основываясь только на записях активности мозга.

В лаборатории доктора философии Университета Дьюка. Кандидат Кумар Дюравел анализирует красочный массив данных мозговых волн. Каждый уникальный оттенок и линия представляют собой активность одного из 256 датчиков, и все они регистрируются в режиме реального времени из мозга пациента в операционной. Фото: Дэн Вахаба/Университет Дьюка.

Для некоторых звуков и участников, таких как /g/ в слове «гак», декодер получал правильные результаты в 84% случаев, когда это был первый звук в строке из трех, составляющих данное бессмысленное слово.

Однако точность падала, поскольку декодер анализировал звуки в середине или в конце бессмысленного слова. Также были проблемы, если два звука были похожими, например /p/ и /b/.

В целом декодер был точен в 40% случаев. Это может показаться скромным результатом теста, но он был весьма впечатляющим, учитывая, что для получения подобных технических результатов в области мозга и речи требуются часы или дни. Однако алгоритм декодирования речи, который использовал Duraivel, работал только с 90 секундами разговорных данных из 15-минутного теста.

Дюрайвель и его наставники с нетерпением ждут возможности создать беспроводную версию устройства с недавний грант в размере 2,4 миллиона долларов из Национальные институты здоровья.

«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».

Хотя их работа обнадеживает, речевому протезу Вивенти и Когана еще предстоит пройти долгий путь, чтобы он появился на прилавках магазинов в ближайшее время.

«Мы находимся на том этапе, когда речь все еще намного медленнее, чем естественная речь», — сказал Вивенти в своем отчете. недавняя статья в журнале Duke о технологии: «Но вы можете видеть траекторию, по которой вы могли бы туда добраться».

Ссылка: «Нейронные записи высокого разрешения улучшают точность декодирования речи» Сусендракумара Дюравеля, Шервина Рахимпура, Чиа-Хан Чанга, Майкла Трамписа, Чарльза Ванга, Катрины Барт, Стивена К. Харварда, Шивананда П. Лада, Аллана Х. Фридмана, Дерека Г. Саутвелла, Саураба Р. Синха, Джонатан Вивенти и Грегори Б. Коган, 6 ноября 2023 г., Природные коммуникации.
DOI: 10.1038/s41467-023-42555-1

Эта работа была поддержана грантами Национальных институтов здравоохранения (R01DC019498, UL1TR002553), Министерства обороны (W81XWH-21-0538), Фонда Клингенштейна-Саймонса и премией инкубатора от Института наук о мозге Дьюка.

Исходная ссылка

- Advertisement -

Популярное по теме