Команда ученых разработала речевое устройство, которое переводит электрические импульсы мозга человека в речь.
Результаты разработки были презентованы в журнале Nature Communications, и они позволяют рассчитывать на то, что пациенты с наличием неврологических заболеваний, с нарушением способности говорить, смогут общаться с людьми через интерфейс мозг-компьютер. Это актуально, например, при таких заболеваниях, как синдром запертого человека или БАС.
Существующая в настоящее время скорость декодирования речи составляет около 78 слов минуту в то время, как люди обычно общаются со скоростью 150 слов в минуту.
Такая задержка декодирования объяснялась тем, что не удавалось прикрепить к имплантату достаточное количество датчиков, фиксирующих мозговые импульсы, что снижало количество информации необходимой для обработки и декодирования компьютером.
Доктор Коган и доктор Джонатан Вивенти из Института мозга Дьюка решили преодолеть эту проблему.
Им удалось разместить 256 микроскопических датчиков мозга на куске гибкого медицинского пластика, размером с почтовую марку. Это позволило фиксировать не только активность ближайших нейронов, но и соседних нервных клеток, так как координация речи в мозге имеет разные модели.
Изготовленный имплантат был временно установлен нейрохирургами четырем пациентам, которых оперировали по поводу лечения болезни Паркинсона или удаления опухоли. Тестирование устройства проводилось непосредственно в операционной и время испытания было ограничено.
Задачей пациентов было простое прослушивание и повторение. Участники слышали серию слов, а затем они произносили их вслух. Имплантат фиксировал активность мозга в области речевой моторной коры, которая координирует работу почти 100 мышц, участвующих в движении губ, языка, челюсти и гортани.
Затем данные, полученные с помощью имплантата, были обработаны с помощью алгоритмов машинного обучения, что дало возможность понять, насколько точно можно интерпретировать сигналы в речь.
Как показал анализ результатов, точность декодера колебалась от 40 до 80 %. Ученые планируют продолжить исследования, разработать беспроводное устройство и добиться более высокой точности декодирования сигналов мозга.
