|
Интерфейс мозг-компьютер распознает внутреннюю речь
|
|
|
|
Доцент кафедры нейрохирургии Фрэнк Уиллетт, доктор философии, и его коллеги по команде используют интерфейсы мозг-компьютер, или BCI, чтобы помочь людям, которые из-за паралича не могут говорить. Моторная кора головного мозга содержит области, которые контролируют движения, в том числе мышечные движения, отвечающие за речь. В BCI используются крошечные наборы микроэлектродов (каждый из которых меньше горошины), имплантированные хирургическим путем на поверхность мозга, для записи паттернов нейронной активности непосредственно из головного мозга. Затем эти сигналы по кабелю передаются компьютерному алгоритму, который преобразует их в такие действия, как речь или движение компьютерного курсора.
|
|
|
|
Чтобы расшифровать нейронную активность, улавливаемую массивами данных, в слова, которые пациент хочет произнести, исследователи используют машинное обучение, обучая компьютер распознавать повторяющиеся паттерны нейронной активности, связанные с каждой “фонемой” — мельчайшими единицами речи, — а затем объединять фонемы в предложения.
|
|
|
|
Уиллетт и его коллеги ранее продемонстрировали, что, когда люди с параличом пытаются говорить или писать от руки (даже если они не могут этого сделать из-за того, что их мышцы горла, губ, языка и щек или нервные связи с ними слишком слабы), ИМК может улавливать сигналы мозга, связанные с движением, и анализировать их. переведите их в слова с высокой точностью.
|
|
|
|
|
|
|
Недавно ученые сделали еще один важный шаг: они исследовали сигналы мозга, связанные с “внутренней речью” (также называемой “внутренним монологом”).
|
|
|
|
Уиллетт - старший автор, а постдокторант Эрин Кунц, доктор философии, и аспирант Беньямин Абрамович Краса - соавторы нового исследования об этом открытии, опубликованного 14 августа в журнале Cell. (В дополнительном исследовании принимают участие исследователи из Стэнфордского университета, Университета Эмори, Технологического института Джорджии, Калифорнийского университета в Дэвисе, Университета Брауна, Массачусетской больницы общего профиля и Гарвардской медицинской школы.)
|
|
|
|
Уиллетт, содиректор трансляционной лаборатории нейронного протезирования в Стэнфорде, рассказал о результатах исследования и его последствиях.
|
|
|
|
Что такое “внутренняя” речь? И почему система BCI, которая может точно интерпретировать внутреннюю речь, должна быть лучше, чем та, которая расшифровывает только попытки произнесения речи?
|
|
|
|
Внутренняя речь (также называемая “внутренним монологом” или разговором с самим собой) - это воображение речи в вашем уме — представление звуков речи или ощущений от говорения, или того и другого вместе. Мы хотели узнать, может ли ИМК работать, основываясь только на нейронной активности, вызванной воображаемой речью, в отличие от попыток физически воспроизвести речь. Для людей с параличом попытки говорить могут быть медленными и утомительными, а если паралич частичный, это может привести к появлению отвлекающих звуков и затруднению контроля дыхания.
|
|
|
|
Чему вы научились в результате своих усилий по разработке и использованию систем декодирования, способных распознавать внутреннюю речь?
|
|
|
|
Мы изучили четырех человек с серьезными нарушениями речи и моторики, которым в двигательные области мозга были установлены микроэлектроды. Мы обнаружили, что внутренняя речь вызывает четкие и устойчивые паттерны активности в этих областях мозга. Эти паттерны оказались похожей, но уменьшенной версией паттернов активности, вызванных попыткой заговорить. Мы обнаружили, что можем расшифровать эти сигналы достаточно хорошо, чтобы продемонстрировать доказательство принципа, хотя все еще не так хорошо, как при попытке заговорить. Это дает нам надежду на то, что будущие системы смогут восстанавливать беглую, быструю и удобную речь людей с параличом только с помощью внутренней речи.
|
|
Вызывает ли потенциальная способность системы точно декодировать невысказанную, безмолвную внутреннюю речь проблемы, которые не сопровождали предыдущие достижения в области BCI/программных технологий декодирования?
|
|
|
|
Наличие внутренней речи в двигательных областях мозга повышает вероятность того, что она может случайно “просочиться наружу”; другими словами, ИМК может в конечном итоге расшифровать то, что пользователь намеревался только подумать, а не произнести вслух. Хотя это может привести к непреднамеренному выводу данных в современных системах BCI, предназначенных для декодирования попыток передачи речи, BCI еще не обладают разрешением и точностью, необходимыми для точного декодирования произвольной внутренней речи, поэтому это, вероятно, приведет к искажению выходных данных. Тем не менее, мы активно рассматриваем возможность случайного декодирования внутренней речи и предложили несколько многообещающих решений.
|
|
|
|
Стоит отметить, что имплантированные ИМК пока не являются широко доступной технологией и находятся на ранних стадиях исследований и тестирования. Они также регулируются федеральными и другими ведомствами, что помогает нам поддерживать самые высокие стандарты медицинской этики.
|
|
|
|
Какие шаги можно предпринять, чтобы решить проблему конфиденциальности?
|
|
|
|
Для BCI текущего поколения, которые предназначены для расшифровки нейронной активности, вызванной попытками физического воспроизведения речи, мы продемонстрировали в нашем исследовании новый способ обучения BCI более эффективному игнорированию внутренней речи, предотвращая ее случайное восприятие BCI. Для BCI следующего поколения, предназначенных для непосредственного декодирования внутренней речи, что может обеспечить более высокую скорость и комфорт, мы продемонстрировали систему защиты паролем, которая предотвращает расшифровку любой внутренней речи, если пользователь сначала не представит пароль (например, редкую фразу, которая в противном случае не была бы случайно придумана таким образом). как “как вверху, так и внизу”). Оба этих метода оказались чрезвычайно эффективными в предотвращении утечки непреднамеренной внутренней речи.
|
|
|
|
Что ждет нас впереди? Насколько далека практическая реализация этого подхода?
|
|
|
|
Усовершенствованное аппаратное обеспечение позволит регистрировать больше нейронов и будет полностью имплантируемым и беспроводным, что повысит точность, надежность и простоту использования BCIS. Несколько компаний работают над аппаратной частью, которая, как мы ожидаем, станет доступна в течение следующих нескольких лет. Чтобы повысить точность расшифровки внутренней речи, мы также заинтересованы в изучении областей мозга за пределами моторной коры, которые могут содержать более точную информацию о воображаемой речи - например, областей, традиционно связанных с языком или слухом.
|
|
|
|
Источник
|
