脑机接口设备预测内部语音
加州理工学院的一项新研究显示，被植入人脑的设备——脑机接口(BMIs)有朝一日可以帮助失去说话能力的患者。在2022年圣地亚哥神经科学学会会议上发表的一项新研究中，研究人员证明，他们可以使用BMI准确预测一个四肢瘫痪的参与者只是在思考而不是说话或模仿哪些单词。
“你可能已经看过四肢瘫痪患者使用bmi控制机械手臂和手的视频，比如抓住一个瓶子，从里面喝水或吃一块巧克力，”Sarah Wandelt说，她是加州理工学院Richard Andersen实验室的研究生，James G. Boswell神经科学教授和加州理工学院天桥和Chrissy Chen脑机接口中心主任。
“这些新结果在语言和交流领域很有前景。我们使用BMI来重建语音，”Wandelt说，他在11月13日的会议上展示了结果。
之前的研究在通过分析预测参与者的语言方面取得了一些成功大脑当被试轻声耳语或默念单词时，从运动区域记录下的信号。但是预测一个人在想什么，也就是内部对话，要困难得多，因为它不涉及任何动作，Wandelt解释道。“过去，试图预测内部语音的算法只能预测三到四个单词，而且准确性很低，或者不能实时预测，”Wandelt说。
这项新研究在预测内部词汇方面是最准确的。在这种情况下，大脑信号被记录在一个叫做supramarginal回位于顶叶后皮层。研究人员在之前的一项研究中发现，这个大脑区域代表口语。
现在，该团队已经将其发现扩展到内部语言。在这项研究中，研究人员首先训练身体质量指数装置来识别四肢瘫痪的参与者在内心说某些词或思考某些词时产生的大脑模式。这段训练时间大约为15分钟。然后，他们在屏幕上闪现一个单词，并要求参与者在心里说出这个单词。结果显示，BMI算法能够预测8个单词，准确率高达91%。
这项工作仍处于初步阶段，但可以帮助脑损伤、瘫痪或疾病的患者肌萎缩性侧索硬化症(肌萎缩侧索硬化症)影响说话。“神经系统疾病会导致随意肌完全瘫痪，导致患者无法说话或行动，但他们仍能思考和推理。对于这些人来说，一个内部语言BMI指数将会非常有帮助。”Wandelt说。
安徒生说:“我们之前已经证明，我们可以从人类的边缘上回解码想象的抓取手的形状。”“能够从这个区域解码语音表明，一个植入物可以恢复人类的两种重要能力:抓握和说话。”
研究人员还指出，bmi不能用来读懂人们的想法;该设备需要在每个人的大脑中分别进行训练，而且只有当人们专注于单词时，它们才会工作。
除了Wandelt和Andersen，加州理工学院的其他研究作者还包括David Bjanes、Kelsie Pejsa、Brian Lee和Charles Liu。李和刘是加州理工学院的客座研究员，他们是南加州大学凯克医学院的教员。
