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大脑植入可以仅通过思想进行交流

本站发布时间:2023-11-21 13:17:02

由杜克大学神经科学家、神经外科医生和工程师组成的一个合作团队开发了Aspeech-Partificial,他们很少将患者的大脑信号传递到他们想要说的地方

11月出现6在我们的NatureCommunications中,新技术每天都能帮助人们恢复通过嵌入式计算机接口进行通信的能力

GregoryCogan博士说:“许多患有衰弱性运动障碍的患者,如肌萎缩侧索硬化症(ALS)或闭锁综合征,都无法说话。”D杜克大学医学院泌尿系的一位教授和其他一些领先的研究人员参与了该项目“但是,允许他们进行通信的现有工具通常非常缓慢和繁琐。”

想象发动机转速的变化这是目前可用的最好的语音编码率,共有78个单词然而,人们说了150字精子症

扬声器和扬声器之间的延迟部分是由于大脑活动传感器的相对水平,这些传感器可以用于放置在大脑表面的每一块材料上Fewersensor提供可解密的信息以进行编码

为了改善过去的局限性,与杜克大学脑科学研究所的同事JonathanViventi博士合作D其生物医学工程专门制造高密度、超薄和灵活的脑传感器

在该项目中,Viventiandhisteam封装了一个令人印象深刻的256微米大脑传感器,用于贴上邮票大小的柔性医用级塑料片当协调语音时,标准部分的神经元颗粒可能具有完全不同的接触模式,因此有必要将信号与相邻的脑细胞区分开来,以帮助对日常活动做出准确的预测

在制造完Wimplant后,与杜克大学的几位住院神经外科医生,包括DerekSouthwell,MDPhDNandanLad,MDPhD和AllanFriedman,MD帮助大约四名患者测试植入物实验要求,对于那些因其他疾病(如帕金森病或肿瘤转移)而正在接受脑外科手术的患者,必须停止对其颞部的切除Coganan的时间有限,他们的团队在OR中驱动了他们的设备

Cogansaid说:“与NASCAR机组人员相比,伊利酮。”“我们不想在手术的额外时间播种,必须播种两次,每15分钟一次。外科医生和医疗团队的助理对手术说‘加油!’,然后让患者完成任务。”

任务是简单的倾听和重复活动参与者听一些不相关的单词,如“ava”、“kug”或“vip”,然后大声说出每个单词该设备记录了每位患者的语音电机皮层的活动,该皮层协调了近100毫秒,以移动嘴唇、舌头、下巴和咽喉

之后,杜克大学研究生的重要生物医学工程的第一作者SuseendrakumarDuraivel从外科手术室获取了欧洲陆地速度数据,并将其编辑为一种汉语学习算法,该算法可以根据大脑活动记录准确地预测正在发出的声音

对于一些声音和参与者,比如在单词“gak”中的/g/,代码在84%的时间里是第一个声音,因为这些声音构成了一个单词

Accurachydroped,尽管如此,因为解码器在单词中间或结尾都有两个单词它也在努力创造两种类似的声音,比如/p/和/b/

总体而言,代码占用了40%的时间这可能看起来是一个很小的分数,但它会让人印象深刻,因为它与所需的演讲技术特征或值得借鉴的数据相似然而,Duraivelused的速度译码算法在15分钟的测试中只使用了90秒的轮辐数据

Duraivelandhismentor最近推出了一款售价2美元的无线版设备4来自国家卫生研究所的赠款

Cogans说:“我们现在正在开发同样类型的记录设备,但没有任何电线。”“你可以四处走动,但你不会选择一个真正令人兴奋的电源插座。”

尽管他们的工作正在进行中,但Viventi和Cogan的演讲假肢仍有一天会随时提供

“我们注意到它仍然远低于标准速度的地方,”最近的杜克杂志上关于这项技术的文章“但你可以看到你可能会在这里找到的目标。”

这项工作得到了国家卫生研究所(R01DC019498,UL1TR002553)、国防部(W81XWH-21-0538)、Klingenstein Simons基金会和杜克脑科学研究所的古巴奖的支持


来源:

Materials provided by
Duke University.
注明: Content may be edited for style and length.


参考:

  1. Suseendrakumar Duraivel, Shervin Rahimpour, Chia-Han Chiang, Michael Trumpis, Charles Wang, Katrina Barth, Stephen C. Harward, Shivanand P. Lad, Allan H. Friedman, Derek G. Southwell, Saurabh R. Sinha, Jonathan Viventi, Gregory B. Cogan.
    High-resolution neural recordings improve the accuracy of speech decoding. Nature Communications, 2023; 14 (1) DOI: 10.1038/s41467-023-42555-1

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