腦機接口技術(shù)獲重大進展癱瘓患者以前所未有的速度交流(2)

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2023-08-25 17:15:38 每日經(jīng)濟新聞

在研究中,，研究人員對Bennett進行了手術(shù),，將一組小硅電極插入其大腦中與語言表達有關(guān)的部位,。隨后，科學(xué)家們對深度學(xué)習(xí)算法進行了訓(xùn)練,，以便在Bennett嘗試使用包含125000個單詞的大型詞匯集和包含50個單詞的小型詞匯集說出各種短語時,，識別出她大腦中的獨特信號。在這個過程中,，AI從音素（phonemes,，構(gòu)成口語的單位）中解碼單詞,。

研究結(jié)果表明，對于50個單詞的詞匯表,，該腦機接口設(shè)備的工作速度比同一團隊開發(fā)的早期設(shè)備快3.4倍,，且錯誤率被降低到9.1%。在12.5萬個單詞的詞匯量中,，該腦機接口的錯誤率上升到23.8%,。對此，Willett表示,，“大約每四個單詞中就有三個被正確破譯,。”

《自然》文章截圖

在另一項研究中,，加州大學(xué)舊金山分校的神經(jīng)外科醫(yī)生Edward Chang和他的同事們治療了一位名為Ann的47歲女性,，后者在18年前腦干中風(fēng)后失去了說話的能力。

與Willett團隊的方法不同,，Chang的團隊在患者大腦皮層表面放置了一個跟紙一樣薄的矩形結(jié)構(gòu)，其中包含253個電極,。這項技術(shù)被稱為皮質(zhì)電圖（ECoG）,，被認為對患者的傷害較小，且可以同時記錄數(shù)千個神經(jīng)元的綜合活動,。

在Ann嘗試用1024個單詞說出249個句子的過程中,，研究小組對AI算法進行了訓(xùn)練，以識別Ann的大腦活動模式,。最終,，該腦機接口設(shè)備的結(jié)果是每分鐘產(chǎn)出78個單詞，錯誤率的中位數(shù)為25.5%,。

Chang團隊研究過程視頻（圖片來源：視頻截圖）

此外,，Chang和他的團隊還創(chuàng)建了定制算法，將Ann的大腦信號轉(zhuǎn)換為合成聲音和模仿面部表情的動畫,?？茖W(xué)家們根據(jù)Ann的婚禮錄像進行訓(xùn)練，讓她的聲音聽起來就像她本人,。

Ann在研究結(jié)束后的反饋會議上也告訴研究人員：“聽到與自己相似的聲音,，讓我非常激動?！?/p>

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