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Home 神經連結和腦機接口

打破沉默:透過思想賦予沉默者聲音

2024-07-17
in 神經連結和腦機接口
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打破沉默:透過思想賦予沉默者聲音
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摘要:研究人員讓一位失語者僅透過思考就能產生語音。參與者大腦中的深層電極將電信號傳送到電腦,電腦則將想像中的音節轉換成語音。

這項技術為癱瘓人士重獲語言能力帶來希望。這項研究是朝向腦-電腦介面進行自願溝通的重要一步。

關鍵事實:

技術:深層電極將大腦信號傳送到電腦以產生語音。參與者:實驗涉及一名植入電極的癲癇患者。未來影響:可能使癱瘓人士能夠透過思考進行溝通。

來源:特拉維夫大學

特拉維夫大學和特拉維夫索拉斯基醫療中心(伊希洛夫醫院)的研究人員取得了一項科學突破,證明失語者僅透過思考就能產生語音的潛力。

在一次實驗中,一名失語者想像說出兩個音節中的一個。他大腦中的深層電極將電信號傳送到電腦,電腦隨後將這些音節轉換成語音。

這項研究由特拉維夫大學醫學與健康科學學院的阿里爾·坦庫斯博士和伊希洛夫醫院功能神經外科部門的伊多·斯特勞斯博士共同領導。

這項研究的結果發表在《神經外科學》期刊上。

這些發現為完全癱瘓的人士帶來希望,讓他們能夠重新獲得自願說話的能力,這些人可能因為肌萎縮側索硬化症(ALS)、腦幹中風或腦部受傷而無法說話。

坦庫斯博士解釋道:“這名參與者是一名癲癇患者,他住院是為了進行癲癇灶的切除手術。當然,為了做到這一點,必須定位癲癇灶的位置,這是發出強大電波的源頭。”

“這種情況涉及一小部分對藥物反應不佳並需要神經外科手術的癲癇患者,還有更小的一部分癲癇患者,其懷疑的癲癇灶位於大腦深處,而不是皮層表面。”

“為了確定確切位置,必須將電極植入他們大腦的深層結構中。他們隨後住院,等待下一次癲癇發作。”

“當癲癇發作時,電極會告訴神經科醫生和神經外科醫生癲癇灶的位置,讓他們能夠精確地進行手術。從科學的角度來看,這提供了一個難得的機會,讓我們得以窺探活人的大腦深處。”

“幸運的是,住院的癲癇患者同意參加這項實驗,這可能最終幫助完全癱瘓的人士通過人工語音再次表達自己。”

在實驗的第一階段,當深層電極已經植入患者的大腦時,特拉維夫大學的研究人員要求他大聲說出兩個音節:/a/和/e/。

他們記錄了他發出這些聲音時的大腦活動。利用深度學習和機器學習,研究人員訓練人工智慧模型來識別那些電活動顯示出想要說出/a/或/e/的特定大腦細胞。

一旦電腦學會識別與這兩個音節相關的電活動模式,他就被要求僅想像自己在說/a/和/e/。電腦隨後將電信號轉換並播放預錄的/a/或/e/的聲音。

坦庫斯博士表示:“我的研究領域涉及語音的編碼和解碼,也就是說,個別大腦細胞如何參與語音過程——語音的產生、聽到語音和想像語音,或稱為‘靜默說話’。”

“在這次實驗中,歷史上第一次,我們能夠將語音的部分與我們記錄的腦區的個別細胞活動連接起來。”

“這使我們能夠區分代表聲音/a/和/e/的電信號。目前,我們的研究涉及語音的兩個基本組件,兩個音節。”

“當然,我們的目標是達到完整的語音,但即使是兩個不同的音節也能讓完全癱瘓的人士發出‘是’和‘否’的信號。例如,未來可以訓練一台電腦,幫助早期ALS患者,當他們仍然可以說話時。”

“電腦將學會識別患者大腦中的電信號,使其能夠解讀這些信號,即使患者失去運動肌肉的能力。而這只是其中一個例子。”

“我們的研究是朝著開發腦-電腦介面的重要一步,這可以替代大腦控制語音產生的路徑,讓完全癱瘓的人士再次自願與周圍環境進行交流。”

關於這項BCI和神經科技研究新聞

作者:阿里爾·坦庫斯來源:特拉維夫大學聯絡:阿里爾·坦庫斯 – 特拉維夫大學圖片:圖片來源於神經科學新聞

原始研究:閉鎖訪問。“額葉和海馬體中的語音神經假體:將高頻活動解碼為音素”由阿里爾·坦庫斯等人發表於《神經外科學》

摘要

額葉和海馬體中的語音神經假體:將高頻活動解碼為音素

背景與目標:

由於受傷或疾病導致的語音喪失是毀滅性的。在這裡,我們報告了一種新型語音神經假體,基於從未用於神經假體的腦區的高頻活動,人工地表達語音的基本組件:前扣帶皮層和眶額皮層,以及海馬體。

方法:

一名37歲的男性神經外科癲癇患者,語音完好,僅因臨床原因植入深層電極,幾乎立即以自然的方式靜默控制神經假體,自願產生兩個元音聲音。

結果:

在第一組試驗中,參與者使神經假體以85%的準確率人工產生不同的元音聲音。在隨後的試驗中,表現穩定提高,這可能歸因於神經可塑性。我們顯示,基於明顯語音數據訓練的神經假體可以靜默控制。

結論:

這可能為在早期疾病階段(例如肌萎縮側索硬化症)植入神經假體開辟了一種新策略,當語音仍然完好時,進行更好的訓練,並在後期階段仍然允許靜默控制。結果顯示,直接解碼高頻活動的臨床可行性,包括上述區域的尖峰活動,以靜默產生音素,可能作為替代失去的語音控制路徑的神經假體的一部分。



新聞來源

本文由 AI 台灣 運用 AI 技術編撰,內容僅供參考,請自行核實相關資訊。
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