加州大學正在研究轉換方法 腦 每個文本的脈衝數。 一種特殊的植入物會根據中風後超過 15 年沒有說話的人的大腦活動，在屏幕上顯示文字。
該男子中風後幾乎癱瘓。 在此之前，他使用許多其他方式進行交流，例如棒球帽上的指針，他用它來點擊觸摸屏上的字母。 有效，但緩慢。 因此，該男子自願參加了加州大學一個研究小組的臨床試驗。 到目前為止，大腦到文本的系統只在研究期間使用，但該男子希望隨著技術的發展，它可以在日常生活中使用。
在一項試點研究中，一個薄而靈活的電極網格被拉伸在志願者的大腦表面，它記錄了神經信號並將它們發送到語音解碼器。 他將這些信號翻譯成這個人想要說的話。 這是無法說話的癱瘓者第一次使用神經技術翻譯整個單詞，而不僅僅是字母。
在過去的二十年裡，神經假體取得了長足的進步。 最先進的是連接到內耳或直接連接到聽覺腦幹的聽力植入物。 正在對用於視力的視網膜植入物和大腦植入物進行大量研究，並且正在努力為人們提供假肢 觸覺. 這些感覺假體接收來自外部世界的信息並將其轉換為發送到大腦處理中心的電信號。
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相反類型的神經假肢記錄大腦活動並將其轉換為控制外界事物的信號，例如機械臂、視頻遊戲控制器或計算機屏幕上的光標。 為此，植入物通常放置在運動皮層，即控制運動的大腦部分。 然後用戶想像某些物理動作來控制在虛擬鍵盤上移動的光標。
開發這種新型植入物的研究小組專注於大腦運動皮層的部分，這些部分將運動命令發送到面部、喉嚨、嘴巴和舌頭的肌肉。 科學家使用皮層電圖 (ECG)，當電極不穿透大腦，而是位於其表面時。 該系統有助於將神經模式與聲道運動相匹配。
科學家還利用成就 人工智能. 收集到的有關神經活動和語音運動學的數據被輸入神經網絡，然後機器學習算法會在這兩個數據集之間的關聯中找到模式。 即建立神經活動和產生的語言之間的聯繫，並利用這個模型來創建計算機語言或文本。 但要與癱瘓的人一起工作，必須改進方法，科學家們使用機器學習，將任務分為兩個階段。 首先，解碼器將來自大腦的信號翻譯成相應的聲道肌肉運動，然後將這些運動轉換成合成的語音或文本。
這項研究從 2021 年開始進行，兩名癱瘓的志願者正在參與其中，科學家們正在觀察他們的大腦結構。 在此之前，他們進行了植入手術：首先，外科醫生切除了一小部分顱骨，然後在大腦皮層表面小心地放置了一個靈活的心電圖陣列。 接下來，將一個小端口固定在顱骨上，並通過頭皮上的一個單獨開口離開。 目前，這個端口是必需的，因為它連接到外部電線以從電極傳輸數據，但研究人員希望將來使系統無線化。
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