脑机接口设备预测内部语音

加州理工学院的一项新研究表明，植入人们大脑的设备，称为脑机接口 (BMI)，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 来准确预测四肢瘫痪的参与者只是在思考哪些词，而不是在说话或模仿。

“你可能已经看过四肢瘫痪患者使用 BMI 控制机械臂和手的视频，例如拿起瓶子喝水或吃一块巧克力，”加州理工学院研究生 Sarah Wandelt 说。 Richard Andersen 实验室，James G. Boswell 神经科学教授，加州理工学院天桥和 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 来重建语音，”Wandelt 说，他在 11 月 13 日的会议上介绍了这些结果。

以前的研究通过分析参与者低声或模仿单词时从运动区域记录的大脑信号，在预测参与者的语音方面取得了一些成功。但预测某人的想法，即内部对话要困难得多，因为它不涉及任何动作，Wandelt 解释说。“过去，试图预测内部语音的算法只能预测三个或四个单词，而且准确度很低或不能实时预测，”Wandelt 说。

这项新研究在预测内部词方面是迄今为止最准确的。在这种情况下，大脑信号是从位于后顶叶皮层的称为边缘上回的大脑区域中的单个神经元记录的。研究人员在之前的一项研究中发现，这个大脑区域代表口语。

现在，该团队已将其发现扩展到内部演讲。在这项研究中，研究人员首先训练 BMI 设备识别当四肢瘫痪的参与者在内部说出或思考某些单词时产生的大脑模式。这个训练时间大约需要 15 分钟。然后他们在屏幕上闪现一个词，并要求参与者在内部说出这个词。结果表明，BMI 算法能够以高达 91% 的准确率预测 8 个单词。

这项工作仍处于初步阶段，但可以帮助患有脑损伤、瘫痪或影响言语的肌萎缩侧索硬化症(ALS) 等疾病的患者。“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移动，但他们仍然能够思考和推理。对于这些人群来说，内部语言 BMI 将非常有帮助，”Wandelt 说。

“我们之前已经证明，我们可以解码想象的手形，以便从人类超边缘回抓握，”安徒生说。“能够解码来自该区域的语音表明，一个植入物可以恢复两种重要的人类能力：抓握和说话。”

研究人员还指出，BMI 不能用于读心术;该设备需要分别在每个人的大脑中进行训练，并且它们仅在一个人专注于单词时才起作用。

除了 Wandelt 和 Andersen 之外，加州理工学院的其他研究作者包括 David Bjanes、Kelsie Pejsa、Brian Lee 和 Charles Liu。Lee 和 Liu 是加州理工学院的访问学者，他们在南加州大学凯克医学院任教。

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