Dekodowanie ciszy. Interfejsy nowej generacji będą w stanie sparaliżować ludzi do komunikacji

Neuroncus stoi na skraju rewolucyjnego przełomu. Nowe interfejsy mózg-maszyna dają nadzieję tym, którzy żyją w świecie zespołu zamkniętej osoby. Nowy rozwój interfejsu mózgu daje szansę na wznowienie kontaktu ze światem. Te innowacyjne urządzenia wykorzystują algorytmy komputerowe do interpretacji i tłumaczenia fal mózgowych związanych z mową.

Najbardziej zaawansowane zmiany są w stanie uchwycić i przekazywać słowa, które dana osoba jest cicho wymawiana w umyśle, bez konieczności mrugania, podążania za ich oczami lub próby ich wymawiania, pisze Invertce. W centrum uwagi technologia pojawiła się na swoim kanale telegramowym.

Subskrybuj, aby nie przegapić najbardziej informacji i interesujących wiadomości ze świata nauki! Zespół zamkniętej osoby jest chorobą, w której dana osoba jest w pełnej świadomości, ale nie może poruszać się ani komunikować ustnie z powodu całkowitego paraliżu prawie wszystkich mięśni ciała, które dana osoba jest w stanie kontrolować.

Często wynika to z uszkodzenia łodygi mózgu spowodowanego uderzeniami, guzami, urazami urazowymi, infekcjami lub chorobami neurodegeneracyjnymi, takimi jak boczne stwardnienie amymotroficzne. Częstotliwość zespołu jest niejednoznaczna ze względu na zmiany zdolności pacjentów do komunikowania się poprzez ruchy oczu lub miganie. Niestety, niektórzy ludzie całkowicie tracą mobilność, w tym oko i powieki, co sprawia, że ​​diagnoza jest jeszcze bardziej skomplikowana.

Często pacjenci spędzają średnio 79 dni w stałym stanie przed postawieniem prawidłowej diagnozy. Sarah Vandalt, absolwentka Departamentu systemów i obliczeń w Kaltech, jest entuzjastycznie nastawiona do potencjału tej technologii, szczególnie dla tych, którzy są całkowicie zamknięci i nie mogą się komunikować. Ostatnie badania, w tym badania Wandelt, są obiecujące, ponieważ dostarczają wstępnych dowodów na to, że interfejsy mózgu dekodują język wewnętrzny.

Pomimo pozytywnych zmian, eksperci zgadzają się, że potrzebny jest dalszy rozwój, aby te interfejsy były dostępne, praktyczne i opłacalne dla pacjentów. Tworzenie interfejsu mózg-maszyna zaczyna się od ustalenia, do której należy skierować część mózgu. W przeciwieństwie do pomysłu, że struktura czaszki daje wyobrażenie o pracy mózgu, dziś rozumiemy, że zdolności poznawcze powstają w wyniku złożonych interakcji między wieloma obszarami mózgu.

Ta złożoność jest zarówno wyzwaniem, jak i okazją do badań, ponieważ nie ma jednego obszaru mózgu odpowiedzialnego za język wewnętrzny, co pozwala na potencjalne cele różnych obszarów. Warto zauważyć, że Vandult i jej kolega David Bins znaleźli związek między mową a zakrętem supramarginalnym (SM) w płatom ciemieniowym, który jest zwykle związany z wychwytywaniem obiektów.

Odkrycie to dokonano podczas obserwacji tetraplegicznego uczestnika z siatką mikroelektrody wszczepioną w mediach. Tablica zarejestrowała aktywność poszczególnych neuronów, które następnie zostały przetworzone przez komputer. W kontekście meczu piłki nożnej młody porównują mózg ze stadionem, neuronami z publicznością i elektrodami - z mikrofonami opuszczonymi w tłum, aby uchwycić ważne wydarzenia.

Implanowane urządzenie między neuronami śledzi sygnały elektrochemiczne, generowane za każdym razem, gdy neuron działa, tworząc unikalne wzorce dźwięku związane z niektórymi działaniami lub intencjami. Naukowcy z Caltech z powodzeniem nauczyli interfejsu maszyny mózgowej, aby rozróżnić wzorce mózgu stworzone, gdy uczestnik cicho wymawiał sześć słów i dwa Pseudopolov. Urządzenie osiągnęło ponad 90% dokładności w rozpoznawaniu słów dopiero po 15 minutach studiów.

Ten udany test był krokiem, z ostatecznym celem rozszerzenia słownictwa w celu bardziej znaczącej komunikacji. Kolejne innowacyjne podejście ma na celu opracowanie interfejsu mózgu, który może rozpoznać poszczególne litery, a nie całe słowa. Ta koncepcja została przetestowana przez Seana z Metzger, absolwentów University of California w San Francisco i University of California w Berkel.

Podejście to wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do dekodowania cicho pisemnych zdań, osiągając w większości przypadków 92% dokładności. Jun Wang, specjalista ds. Technologii i języka komputerowego na Texas University w Austin, ostrzega, że ​​pomimo niedawnych postępów w opracowywaniu urządzeń odzyskiwania języka, przemysł ten jest nadal na początkowym etapie rozwoju.

Opowiada się na ulepszaniu sprzętu i oprogramowania, aby te urządzenia były mniej nieporęczne, dokładniejsze i szybsze. Ponadto naukowcy badają możliwość opracowania nieinwazyjnych interfejsów maszyny mózgowej i zastosowania zaawansowanych metod wizualizacji do konwersji pól magnetycznych, generowanych przez prądy mózgu w tekst. Przywrócenie mowy u pacjentów z blokowaniem mowy jest unikalnym zadaniem związanym ze zmiennością kodowania języka wewnętrznego u różnych osób.

Według Bonsa, w celu rozwiązania tych problemów i opracowania interfejsów działających w różnych kontekstach, wymagane jest wielostronne podejście z różnych grup badawczych. Będziesz mógł dowiedzieć się jeszcze więcej na temat zaawansowanych technologii neuroprotetycznych w poniższym filmie: wcześniej Focus napisał o odzyskaniu rdzenia kręgowego po uszkodzeniu. Zaawansowane zabiegi mogą przywrócić mobilność u osób z wieloletnimi urazami rdzenia kręgowego.