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神經科學和神經工程學研究的重大進步
《自然》23日發(fā)表的兩篇論文報告了新的腦機接口裝置,其不僅能將大腦活動解碼為語言,而且比當前所有技術都更迅速、更準確且覆蓋詞匯量更大。這一成果展示了在幫助嚴重癱瘓人群恢復溝通能力方面的技術進步。
研究進行中。圖片來源:《自然》網站
由美國斯坦福大學團隊開發(fā)的腦機接口裝置,可以通過插入大腦的細電極陣列收集單個細胞的神經活動,并訓練人工神經網絡來解碼病人想說的話。在該裝置的幫助下,一名肌萎縮性側索硬化癥病人能以每分鐘62個詞的速度進行交流,這種語速是此前類似裝置的3.4倍,更加接近自然對話(每分鐘約160個詞)。該裝置在50個單詞的詞匯量下錯誤率為9.1%,比此前最先進的語言腦機接口裝置低至約1/3。在使用12500詞匯量時,錯誤率為23.8%,團隊認為這可能是首次成功演示大詞匯量解碼的研究。
在另一項研究中,加州大學舊金山分校團隊開發(fā)了一種基于不同方法獲取大腦活動的腦機接口裝置,其電極覆蓋在大腦表面并偵測許多細胞的活動,可以將大腦信號同時轉化為三種輸出形式:文字、語音和控制一個頭像。研究人員訓練了一個深度學習模型來解碼一名患者的神經數據,該患者因腦干中風而嚴重癱瘓,收集數據時病人無聲地說出句子。腦信號到文字的轉譯速度中位數為每分鐘78個詞(錯誤率為25%);腦信號轉譯為語音時,372詞匯量下錯誤率為28.2%,詞匯量越小,錯誤率越低。
該裝置還能將神經活動轉譯為面部表情,以動畫頭像的形式呈現。綜上所述,這種多模式腦機接口裝置為癱瘓病人提供了更多可能性,讓他們能更自然、更具表現力地進行交流。
總編輯圈點:
患有神經系統(tǒng)疾病的人,往往因肌肉癱瘓而喪失語言能力。過往研究表明,可以從這些失語者的大腦活動中解碼出語言,但只能以文字形式輸出,準確性和詞匯量較為有限,且速度極慢,差不多“倆字兒倆字兒蹦”的程度?,F在這兩個腦機接口裝置,實現了這一領域質的飛躍,而只有更為流暢準確的交流,才能真正緩解因癱瘓性神經損傷和疾病而“有口難言”的痛苦。
編輯:馬嘉悅