Революционное восстановление речи исследование под руководством Стэнфордского университета представляет высокопроизводительный нейропротез для неограниченного общения

Стэнфордское исследование представляет революционный нейропротез для общения

<img src=”https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/09/Screenshot-2023-09-02-at-1.19.27-AM-1024×648.png”/><img src=”https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/09/Screenshot-2023-09-02-at-1.19.27-AM-150×150.png”/><p>Интерфейсы мозг-компьютер для распознавания речи (BCI) – это передовое технологическое достижение с перспективными применениями для реабилитации людей, потерявших способность к коммуникации из-за инвалидности. Декодирование процессов мозга для обеспечения коммуникации с неограниченными фразами из огромного словаря все еще находится на начальной стадии, хотя ранние исследования показали определенные перспективы.</p><p>В качестве средства заполнения этой пробела команда исследователей из Стэнфордского университета, Университета Вашингтона в Сент-Луисе, Центра ВА РР&Д по нейрореставрации и нейротехнологиям, Браунского университета и Гарвардской медицинской школы недавно представила высокопроизводительный BCI для преобразования речи в текст, который может обрабатывать неконтролируемые предложения из большого словаря со скоростью 62 слова в минуту. Эта скорость значительно превышает скорость коммуникации с помощью обычных технологий для людей с параличом. Используя записи активности мозга из клинического исследования BrainGate2, команда сначала изучает, как моторная кора организует движение ротовой полости и производство речи. Они обнаружили, что все изученные движения были сильно настроены в области 6v.</p><p>Затем исследователи рассмотрели, как данные для каждого движения распределяются по области 6v, обнаружив, что дорсальный массив содержит больше информации о движениях ротовой полости, но вентральный массив обеспечивает наиболее надежные показатели распознавания речи. Несмотря на это, массивы 6v предоставляют множество данных о каждом типе движения. Наконец, массивы 3,2 x 3,2 мм2 могут адекватно представлять все артикуляторы речи. Затем они исследовали, можно ли нейтрально разбирать полные предложения в режиме реального времени. Они используют передовые техники машинного обучения, вдохновленные распознаванием голоса, для обучения рекуррентной нейронной сети (RNN), которая превосходит с минимальным количеством нейронных данных.</p><p>Используя свои данные, предложенный метод может правильно расшифровывать 92% из 50 слов, 62% из 39 фонем и 92% всех движений ротовой полости. Более того, при использовании BCI для преобразования речи в текст достигается скорость 62 слов в минуту. В заключение, последовательная и пространственно смешанная настройка на все изученные движения показывает, что представление артикуляции речи достаточно сильно, чтобы поддерживать речевой BCI, несмотря на паралич и ограниченное покрытие корковой поверхности. Записи области 6v были использованы для дальнейшего анализа, потому что область 44 предоставляла минимальные данные, касающиеся производства речи.</p><p>Способность к разговору и движению может быть серьезно ограничена, если не полностью утрачена, у людей с неврологическими заболеваниями, такими как инсульт мозгового ствола или амиотрофический боковой склероз. С помощью BCI на основе активности движения руки, парализованные люди теперь могут печатать от восьми до восемнадцати слов в минуту. Несмотря на большие перспективы, речевые BCI до сих пор не достигли отличной точности на больших словарях, что существенно ускорило бы их способность восстановить естественную коммуникацию. Используя микроэлектродные массивы для записи активности мозга с разрешением одиночных нейронов, исследователи разработали речевой BCI, который может разбирать натянутые предложения из разнообразного словаря (со скоростью 62 слов в минуту). Впервые показано, что BCI способен доставлять гораздо более высокие скорости коммуникации, чем другие технологии для парализованных людей.</p><p>Этот эксперимент демонстрирует, что возможно использовать активность нейронов для расшифровки попыток речи, включая разнообразный словарь. Однако следует отметить, что система все еще должна быть достаточно завершена, чтобы использоваться в клинической среде. Еще предстоит проделать больше работы, чтобы сделать BCI более удобным для пользователя, минимизируя время обучения декодера и адаптируясь к изменениям активности мозга в течение многих дней. Кроме того, требуется больше доказательств безопасности и эффективности, прежде чем микроэлектродные массивы внутрикоркового пространства могут быть широко использованы в клинических условиях. Кроме того, результаты декодирования, продемонстрированные здесь, нужно воспроизвести на дополнительных участниках, и неясно, применимы ли они к людям с более серьезным параличом ротовой полости. Для подтверждения того, что области прекомпетентной извилины, хранящие информацию о речи, могут быть надежно нацелены в разных людях с различными степенями структуры мозга, требуется больше исследований, что представляет потенциальную проблему.</p>