戴上一套特殊裝備后,就能把自己的想法在屏幕上展示出來。
——沒錯,這位無法說話的癱瘓者正在“意念回復(fù)”ing……
他在腦中默讀字母的“代號”*,平均約2秒鐘就可以輸出一個字母,最終平均字符錯誤率僅6.13%。
研究者表示,這種腦機(jī)接口堪稱截癱和漸凍癥患者的福音:
從大腦活動中解碼語音來幫患者“說話”,是一種非常有潛力的新方案!
去年,斯坦大學(xué)研究團(tuán)隊也給一位癱瘓且無法說話的老爺子植入了腦機(jī)接口,成果還登上了Nature封面。
雖然準(zhǔn)確率超過了99%,但他們用的另一種方式:讓患者在腦中“手寫”字母。
而現(xiàn)在這個用腦機(jī)接口來讀取大腦中“語音”的團(tuán)隊,來自加利福尼亞大學(xué)舊金山分校(UCSF)。
最近,他們的相關(guān)論文登上了Nature Communications。
下面就來看看這群研究者具體是如何操作的。
植入腦機(jī)接口,讀取大腦“語音”
植入患者頭部的設(shè)備如下:
一組高密度的電極,即128通道皮質(zhì)電圖(ECoG)陣列;另外還有一個經(jīng)皮連接器,用來連接植入設(shè)備和外部系統(tǒng)。
其實早2019年,這些設(shè)備就被植入到該患者的頭部。幾年過去了,目前沒有任何手術(shù)并發(fā)癥。
在拼寫測試正式開始前,是數(shù)據(jù)的收集和預(yù)處理。
研究人員通過植入的ECoG陣列以及外部計算機(jī)系統(tǒng),來提取并分析患者神經(jīng)特征,包括高伽馬活動(High-gamma activity,HGA)和低頻信號( Low-frequency signal,LFS)等。
其中,高伽馬活動是判斷成年人認(rèn)知功能的重要指標(biāo);而分析低頻振蕩則有助于判斷大腦中想象的語音以及腦損傷程度。
為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,研究者使用濾波器對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行了降噪處理。
研究者由這些數(shù)據(jù)得出,雖然患者癱瘓且無法說話,但他的腦子基本正常。
下面,拼寫試驗正式開始——首先,患者在大腦中默念一個單詞來自動喚醒AI。
然后根據(jù)屏幕上顯示出的問題,在腦子中按字母作答,并根據(jù)提示每2秒左右想象一個字母。
不過他在腦中默念的并非每個字母本身讀音,而是其NATO代碼(比如α代替a,β代替b)。
因為NATO代碼比字母本身發(fā)音更長、更多變,按理來說應(yīng)該更容易被辨別。
為了證明默念NATO代碼發(fā)音確實比字母本身發(fā)音效果更好,研究人員還專門做了對比實驗。
結(jié)果顯示,默讀NATO代碼時,大腦神經(jīng)的活動整體差異性真的比讀字母原發(fā)音明顯,并且總體識別準(zhǔn)確率也更高。
在患者“意念輸出”的同時,基于RNN的字母分類模型會處理每一個神經(jīng)時間窗。
研究者設(shè)計了單詞錯誤率(WER)、字符錯誤率(CER)、每分鐘單詞數(shù)(WPM)等指標(biāo)來評估解碼的句子。
結(jié)果顯示,對于一個1152個單詞的詞匯表,字符錯誤率的中位數(shù)近6.13%,單詞錯誤率的中位數(shù)為10.53%。
也就是說,患者想象的這些單詞中,近九成都能一次性準(zhǔn)確表達(dá)。
另外,研究人員還將這一方法推廣到包含9170個單詞的詞匯表中,字符平均錯誤率也僅8.23%。
實際上,該團(tuán)隊在去年就搞出了類似的“意念輸出”裝備,當(dāng)時他們讓開頭這位癱瘓且失語多年的患者成功“說話”,每分鐘能表達(dá)15個單詞左右。
但當(dāng)時這個AI掌握的總詞匯量少得可憐,只有50多個,且解碼錯誤率約為25%。
由此可見,在一年左右的時間內(nèi),研究團(tuán)隊對這個腦機(jī)接口完成了飛躍式升級。
當(dāng)然,他們也表示,患者目前必須按以預(yù)先設(shè)定的速度來想象字母讀音(比如每2.5秒想象一個),這樣還不夠靈活。
而且現(xiàn)在的結(jié)果僅限于一個參與者,該方法效果到底怎么樣,后續(xù)還需要在更多的患者中得到驗證。
研究團(tuán)隊簡介
最后,再來看看本研究背后的團(tuán)隊:他們來自加利福尼亞大學(xué)舊金山分校(UCSF)韋爾神經(jīng)科學(xué)研究所。
UCSF是加州大學(xué)系統(tǒng)的十所分校之一。
論文的共同一作有3位:Sean L. Metzger,Jessie R. Liu 和 David A. Moses,他們目前均為UCSF的博士研究生。
通訊作者Edward F. Chang教授,現(xiàn)任神經(jīng)外科醫(yī)生兼UCSF神經(jīng)外科系主任。
Chang教授博士畢業(yè)于UCSF,后曾到UC伯克利從事認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的博士后研究。
他的重點研究方向為語言、運動和人類情感的大腦機(jī)制,希望能借此幫助癱瘓和語言障礙患者恢復(fù)一定的正常功能。
-
語音
+關(guān)注
關(guān)注
3文章
385瀏覽量
38068 -
腦機(jī)接口
+關(guān)注
關(guān)注
9文章
375瀏覽量
21565
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
評論