美科學(xué)家成功將大腦信號翻譯成口語(yǔ)單詞

發(fā)布時(shí)間:2010-9-9 09:30    發(fā)布者:李寬
關(guān)鍵詞: 大腦 , 癲癇
來(lái)源:新浪科技

據國外媒體報道,美國猶他大學(xué)科學(xué)家近日利用兩組植入癲癇患者大腦中的微電極陣列成功實(shí)現將大腦信號轉化為口語(yǔ)單詞。這一重大研究成果將能夠幫助因患嚴重麻痹癥而失去語(yǔ)言能力的患者輕松地表達自己的思想。據科學(xué)家介紹,這種微電極陣列每組包括16個(gè)微電極,通常植入到頭骨之下,大腦之上。美國猶他大學(xué)生物工程學(xué)助理教授布拉德利-格雷格爾介紹 說(shuō),“通過(guò)這種設備我們可以獲得大腦信號。只需這些大腦信號,我們就可以將其解碼為人類(lèi)口語(yǔ)單詞。這種設備將可以長(cháng)期幫助因患嚴重麻痹癥而失去語(yǔ)言能力的 患者!


一位癲癇癥患者大腦的核磁共振成像圖,圖片顯示兩種電極的位置分布情況。一種電極是傳統的腦皮層電圖電極(黃色),用于定位癲癇發(fā)作的源頭,從而幫助醫生進(jìn)行手術(shù)。紅色的則是兩組實(shí)驗用微腦皮層電圖電極,每組陣列包括16個(gè)微電極,用于讀取來(lái)自大腦的語(yǔ)言信號。


本圖顯示了置于癲癇癥患者大腦頂部的兩種電極。較大的標有數字的電極就是腦皮層電圖電極。此外,志愿者大腦的兩個(gè)語(yǔ)言區頂部還被置放兩組更小的微電極陣列。


微電極陣列,也被稱(chēng)為微腦皮層電圖電極網(wǎng)格。一組微電極陣列排列成4*4的模式,被展示于一枚25美分硬幣上。

由于這種方法還需進(jìn)一步完善,此外還涉及到植入大腦這一復雜的過(guò)程,因此格雷格爾表示該方法要投入到用于治療“閉鎖綜合癥”等疾病的臨床實(shí)驗還需數年時(shí)間?茖W(xué)家的研究成果論文發(fā)表于九月版的《神經(jīng)工程學(xué)》雜志之上,論文論證了將大腦信號解碼為計算機發(fā)音的口語(yǔ)單詞的可行性。

猶他大學(xué)的科研團隊將兩組微電極陣列植入到一位志愿者的大腦語(yǔ)言中樞上方。這位志愿者患有嚴重的癲癇癥,已經(jīng)經(jīng)歷過(guò)一次開(kāi)顱手術(shù)。因此,醫生很容易將更大的傳統電極放置于導致他癲癇發(fā)作的源頭,從而從手術(shù)上可以阻止癲癇的發(fā)作。

患者被要求閱讀如下十個(gè)英語(yǔ)單詞,即“是、不、熱、冷、饑餓、口渴、哈羅、再見(jiàn)、更多和更少”。通常認為,這十個(gè)英語(yǔ)單詞對于麻痹癥患者的康復很有幫助。隨著(zhù)患者不斷重復這十個(gè)英語(yǔ)單詞,科學(xué)家們也記錄下他的大腦信號。接下來(lái),他們在嘗試解碼這些大腦信號分別代表十個(gè)單詞中的哪一個(gè)。當患者說(shuō)“是”或 “不”時(shí),科學(xué)家們再分別對比這兩個(gè)單詞所產(chǎn)生的大腦信號。

目前,他們已能夠較好地區分清每一個(gè)單詞的大腦信號,每一次的準確率達76%到90%。不過(guò),當他們一次性檢測所有10個(gè)大腦信號時(shí),準確率只有28%到 48%。這一準確率比隨機檢測的準確率(應該是10%)要高。但是,對于一個(gè)將患者思想翻譯為計算機發(fā)音的口語(yǔ)語(yǔ)言的設備來(lái)說(shuō),這種準確率還不夠高。

格雷格爾表示,“這是一種概念的實(shí)驗。我們已經(jīng)證明這些信號能夠告訴你患者在說(shuō)什么,而且準確率比隨機性要高。但是,我們需要進(jìn)一步完善,爭取能夠識別出更多的單詞,準確率更高。這樣,患者將能夠真正地發(fā)現它的用處!备窭赘駹栂M,患者最終將受益于這項研究成果。將來(lái),通過(guò)一個(gè)無(wú)線(xiàn)設備,就可以將患者的思想轉化為計算機發(fā)音的口語(yǔ)語(yǔ)言。這些患者包括由于腦中風(fēng)、葛雷克氏癥以及外傷導致的麻痹癥患者!伴]鎖綜合癥”患者通常通過(guò)自己盡可能做出的動(dòng)作與他人進(jìn)行交流,如眨眼睛或輕輕地移動(dòng)手部。

與格雷格爾一起共事的猶他大學(xué)研究團隊的其他成員還包括電子工程師斯賓塞-科利斯、工程學(xué)院院長(cháng)理查德-布朗以及神經(jīng)外科學(xué)助理教授保羅-豪斯等人。論文的另一聯(lián)合作者凱-米勒是來(lái)自美國華盛頓大學(xué)的一位神經(jīng)學(xué)科學(xué)家。這項研究由美國國立衛生研究院、美國國防部高級研究計劃署、猶他大學(xué)研究基金會(huì )以及美國國家自然科學(xué)基金會(huì )等單位聯(lián)合贊助。

這項研究采用了一種新型的非穿透性微電極,這種電極置于大腦之上,但沒(méi)有穿透大腦。它們通常也被稱(chēng)為“微電極陣列”,因為它們是用于腦皮層電圖中的體積更大的電極的微縮版,即微腦皮層電圖電極。

對于某些通過(guò)藥物治療病情仍未得到控制的癲癇癥患者來(lái)說(shuō),可以通過(guò)開(kāi)顱手術(shù),將一個(gè)包含有腦皮層電圖電極的硅樹(shù)脂墊置于大腦之上數日或數周時(shí)間。這種鈕扣大小的腦皮層電圖電極不會(huì )穿透大腦,但可以檢測到反常的電行為,從而幫助外科醫生定位并移除大腦中導致癲癇發(fā)作的一小部分。

去年,格雷格爾和同事們已經(jīng)發(fā)表過(guò)一篇論文,該論文證明,更小的微電極能夠“讀取”用于控制手臂動(dòng)作的大腦信號。去年參與研究的一位癲癇癥患者志愿參與今年的新研究計劃。

由于微電極不需要穿透大腦物質(zhì),因此它們放置到大腦的語(yǔ)言控制區被認為是安全的。而利用穿透性電極也是無(wú)法做到這一點(diǎn)的。在一些實(shí)驗中,通常利用穿透性電極來(lái)幫助麻痹癥患者控制電腦鼠標或操縱義肢。

腦電圖電極通常用于放在頭顱之上來(lái)記錄腦電波,但是這種電極太大,而且記錄太多的大腦信號,以致于很難將這些信號解碼為口語(yǔ)語(yǔ)言。

在新研究中,微電極被用于檢測來(lái)自大腦的微弱信號,這些信號由數千個(gè)神經(jīng)元產(chǎn)生。兩組微電極陣列分別由16個(gè)微電極組成,每個(gè)微電極相隔一毫米。兩組微電極陣列分別置放于大腦的兩個(gè)語(yǔ)言區上方。第一個(gè)區域是面部運動(dòng)皮層,它控制面部、嘴唇、舌頭等部位的運動(dòng),主要涉及說(shuō)話(huà)的肌肉。第二個(gè)區域是威尼克區,這是人類(lèi)大腦中關(guān)于語(yǔ)言理解功能的區域。

研究實(shí)驗共持續四天,每天一個(gè)階段,每階段一個(gè)小時(shí)。研究人員告訴癲癇癥患者,當他們每一次指向患者時(shí),患者必須要不斷重復十個(gè)單詞中的一個(gè)。通過(guò)兩組微電極陣列,研究人員將大腦信號記錄下來(lái)。每個(gè)單詞共重復了31次到96次不等。

格雷格爾介紹說(shuō),研究人員接下來(lái)通過(guò)分析每一個(gè)神經(jīng)信號的不同頻率的強度變化,區別出不同單詞的大腦信號。研究人員發(fā)現,每一個(gè)口語(yǔ)單詞產(chǎn)生不同的大腦信號。他們認為,這有力地支持了如下理論,即置于大腦上的微電極可以捕捉到大腦的語(yǔ)言信號。

此外,科學(xué)家們還在研究中取得了一個(gè)意外的發(fā)現。當患者重復單詞時(shí),大腦面部運動(dòng)皮層最活躍,而威尼克區則不夠活躍。但是,當患者完成上述動(dòng)作受到研究人員感謝時(shí),威尼克區則開(kāi)始活躍起來(lái)。格雷格爾解釋說(shuō),這表明威尼克區與更高層的語(yǔ)言理解功能的關(guān)系更密切,而面部運動(dòng)皮層功能則是控制面部幫助發(fā)聲的肌肉。通過(guò)利用錄自面部運動(dòng)皮層的大腦信號,研究人員一個(gè)一個(gè)地區分這些單詞時(shí),準確率最高,達到85%。而利用錄自威尼克區的大腦信號進(jìn)行區分時(shí),準確率則相當較低,為76%。

科學(xué)家們又分別選取了每組陣列16個(gè)微電極中的五個(gè),這十個(gè)微電極在解碼來(lái)自面部運動(dòng)皮層的信號時(shí)準確率是32個(gè)微電極中最高的。它們在對單詞進(jìn)行二選一辨別時(shí),準確率幾乎可以達到90%。在從十個(gè)單詞中識別一個(gè)單詞這樣更復雜、更困難的實(shí)驗中,最初每一次取得的準確率僅為28%。這一準確率盡管不夠高,但是比10%的隨機率要高。然而,當研究人員利用每一組中五個(gè)最準確的微電極進(jìn)行識別時(shí),他們發(fā)現準確率幾乎可以達到48%。

格雷格爾表示,“這并不意味著(zhù)問(wèn)題已完全解決,我們可以回家了。它表明,這種技術(shù)具有可行性,但我們還需要繼續完善,直到閉鎖綜合癥等疾病患者能夠真正地交流。很明顯,我們下一步計劃是,使用更大的微電極陣列,比如11*11微電極陣列,共121個(gè)微電極。我們可以做更多的陣列,可以使用更多的微電極,可以從大腦中獲取更多的數據。這意味著(zhù)可以讀出更多的單詞,準確率更高!
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liao 發(fā)表于 2010-9-11 09:51:10
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