Z-новости
В России создали нейропротез для декодирования речи по активности мозга
20 Декабря, 2022Российские нейрофизиологи разработали систему декодирования речи по активности мозга, которая способна "считывать" мысли пациента при помощи небольшого числа имплантированных в его мозг электродов. Об этом во вторник сообщила пресс-служба НИУ ВШЭ.
"Подобные интерфейсы несут минимальный риск для пациента. Если все получится, то воображаемую пользователем речь можно будет декодировать, считывая активность мозга при помощи небольшого числа минимально инвазивных электродов, которые можно имплантировать в амбулаторном режиме под местной анестезией", - заявил директор Центра биоэлектрических интерфейсов Института когнитивных нейронаук ВШЭ (Москва) Алексей Осадчий, чьи слова приводит пресс-служба вуза.
За последние годы ученые создали множество нейроинтерфейсов, специализированных приборов и связанных с ними алгоритмов, трансформирующих активность мозга пациентов в устную или письменную речь.
Одно из главных препятствий для массового использования таких систем, как отмечают Осадчий и его коллеги, это то, что для их работы необходимо имплантировать в мозг множество электродов. Для этого требуются сложные хирургические процедуры, а также сами электроды при этом могут вызвать реакцию отторжения со стороны организма.
Удобный нейроинтерфейс
Российские ученые разработали решение для этой проблемы в рамках проекта, выполненного при поддержке мегагранта правительства РФ в рамках нацпроекта "Наука и университеты". Им удалось создать алгоритм на базе системы машинного обучения, который позволяет считывать мысли пациента или его воображаемую речь при использовании небольшого числа электродов, имплантированного в область коры мозга.
Работу этого алгоритма ученые проверили в ходе экспериментов с участием двух пациентов-эпилептиков, в чей мозг был имплантирован набор двух разных типов электродов для поиска очагов эпилептической активности. Комадна использовала только шесть и восемь электродов из этих наборов чтобы проверить, можно ли в теории использовать воспринимаемые ими сигналы для декодирования речи.
При проведении замеров оба добровольца читали вслух повторяющийся набор из шести разных предложений, которые имели разную лингвистическую конструкцию, но при этом содержали созвучные слова. Ученые отслеживали изменения в активности коры их мозга и использовали эти данные для обучения алгоритма, который пытался связать всплески в работе нервной системы с конкретными словами или эпизодами покоя.
Проверка показала, что подход корректно определял слова, о которых думали оба добровольца, с 55-процентной и 70-процентной точностью. Это сопоставимо с тем, насколько хорошо работают более сложные системы, требующие сложных процедур по имплантации электродов. Как надеются ученые, последующие версии их алгоритма позволят решать эту задачу для значительно большего числа слов, что откроет дорогу для его применения в медицинской практике.