重磅！UCSF的研究者利用脑机接口首次让患者输出完整句子，展现恢复语言沟通的潜力
在Facebook的资助下，加州大学旧金山分校开展了一项名为Project Steno的研究，经过长达数年之久的研究。这项研究将一名有语言障碍的瘫痪患者的对话尝试转化为屏幕上的文字，帮助瘫痪患者实现再次“说话”。
神经外科医生 Edward Chang 在加州大学旧金山分校进行脑部手术
研究人员表示，“据我们所知，这是首次成功地从瘫痪不能说话的人的大脑活动中直接解码完整单词。”
“希望这是通信设备直接语音控制的原理证明，使用有意尝试的语音作为无法说话、瘫痪的人的控制信号。”
该团队在一名在20岁时因中风导致瘫痪而不能说话的患者的大脑中控制语言的区域植入了一系列电极。
加州大学旧金山分校在一份声明中表示:“该患者受伤后，他的头部、颈部和四肢的活动极其有限，只能通过戴在棒球帽上的指针在屏幕上戳出字母来与人交流。”
这名男子现年 30 多岁，被提示使用有限的词汇，同时使用算法调整设备以翻译来自他大脑的电活动。然后这些词被投射到电脑屏幕上。该男子试图回答屏幕上显示的问题。UCSF 的机器学习算法可以识别 50个单词并实时将其转换为句子。例如，患者看到屏幕上显示"Good morning"，患者通过脑机接口将其大脑所想的解码并显示在屏幕上："Hello"。
如果患者看到一个询问"Howare you today?"的提示。屏幕上出现的回应是"I am very good."。
该团队表示：“我们从参与者的皮层活动中实时解码句子，平均速度为每分钟15.2个单词，单词错误率的平均速度为25.6%。”
研究人员说：“我们检测到98% 的参与者尝试生成单个单词，并且我们利用在81周的研究期间保持稳定的皮层信号对单词进行分类，准确率为47.1%。”
最终，这位不愿透露姓名的患者帮助团队编造了一个50个单词的词汇表，包括"yes,""no," "family," "clean"和"nurse."。这些被扩展成完整的句子，比如"No, I am notthirsty."
这种电极不是永久性的，它是一个位于颅骨顶部的大型装置，不能持续使用。但研究人员说，这也不是一个实验的奇迹。
研究人员写道：“在先前报道的脑机接口应用中，解码模型通常需要在与用户部署之前每天重新校准。”他们说，这个设备更稳定。
上图显示了 ECOG 电极在参与者的言语运动皮层上的放置，以及用于将电极连接到计算机的头部阶段
“对于一个不能自然交流的人来说，这是一个重要的技术里程碑，它展示了这种方法的潜力，可以让严重瘫痪和失语的人发声，”Chang实验室的博士后工程师David Moses表示。
研究人员表示，“这项试验只是一个开始。这是该试验的第一个参与者，也是该试验的第一组实验，表明这是可能的。”
“在硬件方面，我们需要构建具有更高数据分辨率的系统，以便更快地记录来自大脑的更多信息。在算法方面，我们需要拥有能够将这些非常复杂的大脑信号转化为语音的系统，不是文字，而是真正的口头、可听的口语，”他补充道。
“也许最重要的事情之一就是扩大词汇量，使其不仅限于我们开始使用的 50 个单词，而是可以概括为所有的英语单词。”“我们还需要确保，我们在这个参与者身上看到的，可以在更广泛的患者群体中看到。”
参考
https://edition.cnn.com/2021/07/15/health/man-speech-implant/index.html
https://apnews.com/article/technology-science-health-2034d0fff5e63a83b7add3e991df79b1
https://www.nytimes.com/2021/07/14/health/speech-brain-implant-computer.html
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