脑机接口设备预测内部言语


加州理工学院的最新研究表明,植入人们大脑的脑机接口设备(BMIs)有一天能够帮助失去说话能力的病人。在圣地亚哥举办的2022年神经科学学会会议上,加州理工学院分享了最新的研究成果,研究员们展示了,他们是如何利用BMI来准确预测截瘫病人的内部言语,这些病人并不会说话或者打手势,仅仅只是默想。萨拉·范德尔特(Sarah Wandelt)表示:“你可能已经看过相关视频,视频中的截瘫病人正用BMI来控制机械臂和手来举起瓶子喝水,或是吃块巧克力。”萨拉是加州理工学院理查德·安德森实验的一位研究生。理查德·安德森是神经科学詹姆斯G.鲍斯韦尔教授和加州理工学院陈天桥雒芊芊脑机接口中心主任。这些新发现为语言和交流领域带去了新希望。

 

这项研究在预测内部言语方面准确度最高。在这种情况下,研究员们会记录缘上回这个脑区中单个神经元发出的信号,该脑区位于后顶叶皮层。此前研究已经证明该脑区表征口头言语。

 

现在,研究团队将这一发现拓展到了内部言语的领域。在此项研究中,研究员们首先会训练BMI设备,以辨识截瘫病人通过默念和思考产生特定言语时的大脑运作模式。这项训练耗时约15分钟。之后,他们会在屏幕上闪过一个单词,并让受试病人在心中默念这个单词。结果表明,BMI算法能够预测8个单词,准确率达到了91%。

 

该研究还在投稿阶段,尚未通过同行评审,标题名为《基于人类受试者的单个神经元在线解码内部言语》。此项研究得到了美国国立卫生院(NIH)、陈天桥雒芊芊脑机接口中心和鲍斯韦尔基金会的资金支持。除了范德尔特和安德森之外,其他来自加州理工学院的合著者包括David Bjanes、Kelsie Pejsa、Brian Lee以及Charles Liu。Lee和Liu是加州理工学院的访问教员,目前任职于南加州大学(USC)的凯克医学院。

 

访问官网了解更多