脑机接口设备预测内部语音

加州理工学院的一项新研究显示，植入人脑的设备——脑机接口(BMIs)有朝一日可以帮助失去说话能力的患者。在2022年圣地亚哥神经科学学会会议上发表的一项新研究中，研究人员证明，他们可以使用BMI来准确预测一个四肢瘫痪的参与者只是在思考、没有说话或模仿哪些单词。

加州理工学院Richard Andersen实验室的研究生Sarah Wandelt说:“你可能已经看到过四肢瘫痪患者使用BMIs来控制机械臂和机械手的视频，例如抓住一个瓶子并从里面喝水或吃一块巧克力。”Richard Andersen是加州理工学院神经科学教授、天桥和Chrissy Chen脑机接口中心主任。

“这些新结果在语言和交流领域很有前景。我们使用BMI来重建语言，”Wandelt说，他在11月13日的会议上展示了这一结果。

之前的研究在通过分析预测参与者的言语方面取得了一些成功大脑当参与者低声说话或默念时，从运动区域记录下的信号。Wandelt解释说，但是预测一个人在想什么，内部对话，要困难得多，因为它不涉及任何动作。Wandelt说:“过去，试图预测内部语音的算法只能预测三到四个单词，准确率很低，或者不能实时预测。”

这项新研究在预测内部词汇方面是最准确的。在这种情况下，大脑信号被记录下来，这些信号来自大脑区域的单个神经元supramarginal回位于后顶叶皮层。研究人员在之前的一项研究中发现，这个大脑区域代表着口语。

现在，该团队将其发现扩展到内部语言。在这项研究中，研究人员首先训练BMI设备识别全身瘫痪的参与者在内心说话或思考某些词语时产生的大脑模式。这个训练时间大约15分钟。然后他们在屏幕上闪现一个单词，并要求参与者在心里说出这个单词。结果表明，BMI算法能够预测8个单词，准确率高达91%。

这项工作仍处于初步阶段，但可以帮助脑损伤、瘫痪或其他疾病的患者肌萎缩性侧索硬化症(ALS)会影响语言。“神经系统疾病可导致随意肌完全瘫痪，导致患者无法说话或活动，但仍能思考和推理。对于这些人群来说，内部语言BMI将会非常有帮助，”Wandelt说。

安德森说:“我们之前已经证明，我们可以从人类的边际上回解码想象中的手的形状。”“从这个区域解码语音的能力也表明，一次植入可以恢复人类的两项重要能力:抓取和语音。”

研究人员还指出，bmi不能用来解读人们的思想;该设备需要分别在每个人的大脑中进行训练，而且只有当一个人专注于单词时，它们才会工作。

除了Wandelt和Andersen，其他加州理工学院的研究作者还包括David Bjanes, Kelsie Pejsa, Brian Lee和Charles Liu。李和刘是加州理工学院的访问助理，在南加州大学凯克医学院任教。