Расшифровка тишины. Интерфейсы нового поколения позволят парализованным людям общаться

Новая разработка интерфейсов "мозг-машина", дает шанс страдающим от синдрома запертого человека восстановить контакт с миром. Эти инновационные устройства используют компьютерные алгоритмы для интерпретации и перевода мозговых волн, связанных с речью. Самые совершенные разработки способны улавливать и передавать слова, которые человек беззвучно произносит в уме, без необходимости моргать, следить за глазами или пытаться произносить их, пишет Inverce.

В Фокус.Технологии появился свой Telegram-канал. Подписывайтесь, чтобы не пропускать самые свежие и увлекательные новости из мира науки!

Синдром запертого человека — это медицинское состояние, при котором человек находится в полном сознании, но не может двигаться или общаться вербально из-за полного паралича почти всех мышц тела, которые человек способен контролировать. Часто это происходит из-за повреждения ствола мозга, вызванного инсультами, опухолями, травматическими повреждениями, инфекциями или нейродегенеративными заболеваниями, такими как боковой амиотрофический склероз.

Частота возникновения синдрома неоднозначна из-за вариаций в способности пациентов общаться посредством движений глаз или моргания. К сожалению, некоторые люди полностью теряют подвижность, включая движения глаз и век, что делает диагностику еще более сложной. Нередко пациенты проводят в среднем 79 дней в неподвижном состоянии, прежде чем будет поставлен правильный диагноз.

Сара Ванделт, аспирант кафедры нейронных систем и вычислений в Калтехе, с энтузиазмом относится к потенциалу этой технологии, особенно для тех, кто полностью замкнут и не может общаться. Недавние исследования, в том числе и исследования Ванделт, являются многообещающими, поскольку дают предварительные доказательства того, что интерфейсы мозг-машина декодируют внутреннюю речь. Несмотря на положительные сдвиги, эксперты согласны с тем, что необходимо дальнейшее развитие, чтобы сделать эти интерфейсы доступными, практичными и экономически эффективными для пациентов.

Создание интерфейса "мозг-машина" начинается с определения того, на какую часть мозга следует нацелиться. Вопреки устаревшему мнению о том, что структура черепа дает представление о работе мозга, сегодня мы понимаем, что когнитивные способности возникают в результате сложных взаимодействий между многочисленными областями мозга. Эта сложность представляет собой как вызов, так и возможность для исследований, поскольку не существует единой области мозга, ответственной за внутренний язык, что позволяет различным областям быть потенциальными мишенями.

Примечательно, что Ванделт и ее коллега Дэвид Бьонс обнаружили связь между речью и супрамаргинальной извилиной (СМИ) в теменной доле, которая обычно связана с захватом предметов. Это открытие было сделано во время наблюдения за тетраплегическим участником с микроэлектродной сеткой, имплантированной в СМИ. Массив регистрировал активность отдельных нейронов, которая затем обрабатывалась компьютером.

В контексте футбольного матча Бьонс сравнивает мозг со стадионом, нейроны – со зрителями, а электроды – с микрофонами, опущенными в толпу, чтобы улавливать важные события. Имплантированное устройство, расположенное между нейронами, отслеживает электрохимические сигналы, генерируемые каждый раз, когда нейрон срабатывает, создавая уникальные звуковые паттерны, связанные с определенными действиями или намерениями.

Исследователи из Калтеха успешно обучили свой интерфейс мозг-машина различать мозговые паттерны, создаваемые, когда участник молча произносил шесть слов и два псевдослова. Устройство достигло более 90% точности в распознавании слов всего через 15 минут обучения. Это успешное испытание послужило ступенькой, с конечной целью расширения словарного запаса для более осмысленного общения.

Другой инновационный подход направлен на разработку интерфейса "мозг-машина", способного распознавать отдельные буквы, а не целые слова. Эта концепция была опробована Шоном Метцгером, аспирантом биоинженерии Калифорнийского университета в Сан-Франциско и Калифорнийского университета в Беркли. Этот подход использует алгоритмы машинного обучения для декодирования беззвучно написанных предложений, достигая в большинстве случаев 92% точности.

Джун Ванг, специалист по компьютерным технологиям и речи из Техасского университета в Остине, предупреждает, что, несмотря на недавний прогресс в разработке устройств для восстановления речи, эта область все еще находится на начальной стадии развития. Он выступает за усовершенствование аппаратного и программного обеспечения, чтобы сделать эти устройства менее громоздкими, более точными и быстрыми. Кроме того, исследователи изучают возможность разработки неинвазивных интерфейсов мозг-машина и использования передовых методов визуализации для преобразования магнитных полей, генерируемых токами мозга, в текст.

Восстановление речи у пациентов с блокировкой речи представляет собой уникальную задачу, связанную с вариативностью кодирования внутренней речи у разных людей. По словам Бьонса, для решения этих проблем и разработки интерфейсов, функционирующих в различных контекстах, необходим многосторонний подход со стороны различных исследовательских групп.

Узнать еще больше о передовых технологиях нейропротезирования вы сможете в видео ниже:

Ранее Фокус писал о восстановлении спинного мозга после повреждения. Передовые методы лечения могут вернуть подвижность у людей с многолетними травмами спинного мозга.