Znanstveniki razumejo besede paraliziranega pacienta skozi možganske signale
Znanstveniki so uporabili novo vrsto neprodorne mikroelektrode, ki sedi na vrhu možganov, ne da bi se vanj vtaknila. Te elektrode so znane kot microECoG, ker so manjša prilagoditev velikih elektrod, ki se uporabljajo v elektrokortikografiji ali ECoG, ki so bile razvite pred nekaj desetletji.
"Izgovorjene besede smo lahko dekodirali z uporabo samo signalov iz možganov z napravo, ki se obeta za dolgotrajno uporabo pri paraliziranih bolnikih, ki zdaj ne morejo govoriti," je povedal Bradley Greger, docent za bioinženiring.
Prostovoljec, ki je že imel kraniotomijo - začasno delno odstranitev lobanje -, da bi si pomagal pri hudih epileptičnih napadih, se je javil v raziskavo. Znanstveniki so mreže mikroelektrod postavili na vrh govornih središč njegovih možganov - na obrazno motorno skorjo, ki nadzoruje gibanje mišic, ki sodelujejo pri govoru, in tudi na območje Wernickeja, ki je povezano z razumevanjem in razumevanjem jezika.
Ker mikroelektrode dejansko ne prebodijo možganske snovi, veljajo za varne za namestitev na govorna področja možganov. S temi mikroelektrodami so znanstveniki lahko zaznali in zabeležili električne možganske signale, ki jih ustvarja nekaj tisoč nevronov ali živčnih celic.
Potem ko je prostovoljec večkrat prebral vsako od desetih besed, ki bi lahko bile uporabne za ohromljeno osebo - da, ne, vroče, hladno, lačno, žejno, zdravo, nasvidenje, vedno bolj - so raziskovalci poskušali ugotoviti, kateri možganski signali predstavljajo vsakega 10 besed z analizo sprememb moči različnih frekvenc, ki prihajajo z vsakim živčnim signalom.
Ko so primerjali katera koli dva možganska signala - na primer tista, ki sta nastala, ko je moški izgovoril besedi "da" in "ne" - so znanstveniki lahko ugotovili razliko med vsako besedo od 76 do 90 odstotkov časa.
Ko so znanstveniki na vsaki 16-elektrodni mreži uporabili le pet mikroelektrod, ki so bile najbolj natančne pri dekodiranju možganskih signalov iz obrazne motorične skorje, se je njihova natančnost razlikovanja med besedami povečala na skoraj 90 odstotkov.
Ko so znanstveniki hkrati pogledali vseh 10 vzorcev možganskih signalov, so lahko pravilno označili vsako besedo le od 28 do 48 odstotkov časa. To je bilo boljše od naključja (10 odstotkov), vendar se še ni štelo za dovolj močno.
"To ne pomeni, da je težava v celoti rešena in lahko gremo vsi domov," pravi Greger. "Pomeni, da deluje, zdaj pa ga moramo izpopolniti, da bodo ljudje s sindromom" zaklenjenega "resnično komunicirali."
„Očitni naslednji korak - in to počnemo zdaj - je, da to storimo z večjimi mikroelektrodnimi mrežami. Mrežo lahko povečamo, imamo več elektrod in dobimo ogromno podatkov iz možganov, kar verjetno pomeni več besed in boljšo natančnost, «pravi Greger.
»To je dokaz koncepta. Dokazali smo, da ti signali lahko povedo, kaj oseba govori veliko bolj naključno. Vendar moramo biti sposobni narediti več besed z večjo natančnostjo, preden bo to resnično koristno za bolnika, «dodaja.
Ker metoda potrebuje veliko več izboljšav in vključuje namestitev elektrod na možgane, Greger pričakuje, da bo minilo nekaj let, preden bodo klinična preskušanja paraliziranih ljudi, ki ne morejo govoriti.
Obstaja pa upanje, da bodo nenehne raziskave na tem področju sčasoma prinesle brezžično napravo, ki lahko človekove misli pretvori v računalniško izgovorjene besede, pravi Greger. Trenutno lahko ljudje, ki so "zaprti", komunicirajo le z gibanjem, na primer z utripanjem oči ali rahlim premikanjem roke ali s skrbnim izbiranjem črk ali besed s seznama.
Kolegi z univerze v Utahu, ki so izvedli študijo z Gregerjem, so bili elektroinženirji Spencer Kellis, doktorski študent, in Richard Brown, dekan College of Engineering; in Paul House, docent za nevrokirurgijo. Drugi soavtor je bil Kai Miller, nevroznanstvenik z univerze Washington v Seattlu.
Raziskavo so financirali Nacionalni inštitut za zdravje, Agencija za obrambne napredne raziskovalne projekte, Raziskovalna fundacija Univerze v Utahu in Nacionalna znanstvena fundacija.
TheČasopis za nevrološko inženirstvoV septembrski številki bo objavljena Gregerjeva študija, ki prikazuje izvedljivost prevajanja možganskih signalov v računalniško izgovorjene besede.
Vir: Univerza v Utahu
