'נוירופרוסטזה' מחזיר לאנשים את המלים עם שיתוק: טכנולוגיה עלולה להוביל לתקשורת טבעית יותר עבור אנשים שסבלו מאובדן דיבור

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Share on telegram
Share on whatsapp
Share on email
פרסומת
MAGNEZIX מגנזיקס


חוקרים מאוניברסיטת UC סן פרנסיסקו פיתחו בהצלחה "נוירופרוסטזה דיבורית" שאפשרה לאדם עם שיתוק קשה לתקשר במשפטים, לתרגם אותות ממוחו למערכת הקול, ישירות למילים המופיעות כטקסט על גבי המסך.

ההישג, שפותח בשיתוף עם המשתתף הראשון במחקר קליני, מתבסס על יותר מעשור של מאמץ של נוירוכירורג UCSF אדוארד צ'אנג, MD, לפתח טכנולוגיה המאפשרת לאנשים עם שיתוק לתקשר גם אם אינם מסוגלים. לדבר לבד. המחקר מופיע ב -15 ביולי ב כתב העת לרפואה של ניו אינגלנד.

"למיטב ידיעתנו, זו ההפגנה המוצלחת הראשונה של פענוח ישיר של מילים מלאות מפעילות מוחית של מישהו משותק ואינו יכול לדבר", אמר צ'אנג, יו"ר הכירורגיה הנוירולוגית בג'ואן וסנפורד וויל ב- UCSF, פרופסור מצטיינת ז'אן רוברטסון. , וסופר בכיר על המחקר. "זה מראה על הבטחה חזקה להחזיר את התקשורת על ידי הקשה על מכונות הדיבור הטבעיות של המוח."

מדי שנה אלפי אנשים מאבדים את יכולת הדיבור בגלל שבץ מוחי, תאונה או מחלה. עם התפתחות נוספת, הגישה המתוארת במחקר זה יכולה יום אחד לאפשר לאנשים אלה לתקשר באופן מלא.

תרגום אותות מוח לדיבור

בעבר, העבודה בתחום הנוירופרוסטטיקה בתקשורת התמקדה בהחזרת התקשורת באמצעות גישות מבוססות איות כדי להקליד אותיות אחת-אחת בטקסט. המחקר של צ'אנג שונה ממאמצים אלה באופן קריטי: הצוות שלו מתרגם אותות שנועדו לשלוט בשרירי מערכת הקול למען דיבור מילים, ולא אותות להזיז את הזרוע או היד כדי לאפשר הקלדה. צ'אנג אמר כי גישה זו מתמקדת בהיבטים הטבעיים והקולחים של הדיבור ומבטיחה תקשורת מהירה ואורגנית יותר.

"עם הדיבור אנו בדרך כלל מתקשרים למידע בקצב גבוה מאוד, עד 150 או 200 מילים לדקה", אמר וציין כי גישות מבוססות איות באמצעות הקלדה, כתיבה ושליטה על סמן הן איטיות ועמלניות במידה ניכרת. "למעבר ישר למילים, כמו שאנחנו עושים כאן, יש יתרונות גדולים מכיוון שזה קרוב יותר לאופן שבו אנו מדברים בדרך כלל."

במהלך העשור האחרון התקדמה ההתקדמות של צ'אנג לעבר מטרה זו על ידי חולים במרכז האפילפסיה של UCSF שעברו נוירוכירורגיה כדי לאתר את מקורות ההתקפים שלהם באמצעות מערכי אלקטרודות שהונחו על פני מוחם. חולים אלה, שלכולם היה דיבור רגיל, התנדבו לנתח את הקלטות המוח שלהם לפעילות הקשורה לדיבור. הצלחה מוקדמת עם מתנדבים חולים אלה סללה את הדרך למשפט הנוכחי בקרב אנשים עם שיתוק.

בעבר, צ'אנג ועמיתיו במכון וייל UCSF למדעי המוח מיפו את דפוסי הפעילות בקליפת המוח הקשורים לתנועות בדרכי הקול המייצרות כל עיצור ותנועה. כדי לתרגם את הממצאים לזיהוי דיבור של מילים מלאות, פיתח דייויד מוזס, דוקטורט, מהנדס פוסט-דוקטורט במעבדת צ'אנג ואחד המחברים הראשיים של המחקר החדש, שיטות חדשות לפענוח בזמן אמת של אותם דפוסים ומודלים של שפה סטטיסטית. לשפר את הדיוק.

אך ההצלחה שלהם בפענוח דיבור בקרב משתתפים שהיו מסוגלים לדבר לא הבטיחה שהטכנולוגיה תפעל אצל אדם שמערכת הקול שלו משותקת. "המודלים שלנו היו צריכים ללמוד את המיפוי בין דפוסי פעילות מוחית מורכבים לדיבור המיועד", אמר מוזס. "זה מהווה אתגר גדול כאשר המשתתף אינו יכול לדבר."

בנוסף, הצוות לא ידע אם אותות מוח השולטים על מערכת הקול עדיין יהיו שלמים עבור אנשים שלא הצליחו להזיז את שרירי הקול במשך שנים רבות. "הדרך הטובה ביותר לברר אם זה יכול לעבוד היא לנסות את זה," אמר מוזס.

50 המילים הראשונות

כדי לחקור את הפוטנציאל הטמון בטכנולוגיה זו בחולים עם שיתוק, צ'אנג שותף עם עמיתו Karunesh Ganguly, MD, פרופסור חבר לנוירולוגיה, להשקת מחקר המכונה "BRAVO" (שחזור ממשק מחשב-מוח של זרוע וקול). המשתתף הראשון במשפט הוא גבר בסוף שנות ה -30 לחייו, שסבל משבץ מוחי הרסני לפני יותר מ -15 שנה שפגע קשות בקשר בין מוחו למערכת הקול והגפיים שלו. מאז פציעתו, היו לו תנועות ראש, צוואר וגפיים מוגבלות ביותר, ומתקשר באמצעות מצביע המחובר לכובע בייסבול כדי לתקוע אותיות על גבי המסך.

המשתתף, שביקש להתייחס אליו כ- BRAVO1, עבד עם החוקרים ליצור אוצר מילים בן 50 מילים שהצוות של צ'אנג יכול לזהות מפעילות מוחית באמצעות אלגוריתמי מחשב מתקדמים. אוצר המילים – הכולל מילים כמו "מים", "משפחה" ו"טוב "- הספיק כדי ליצור מאות משפטים המביעים מושגים החלים על חיי היומיום של BRAVO1.

לצורך המחקר, צ'אנג השתיל בניתוח מערך אלקטרודות בצפיפות גבוהה מעל קליפת המוח הדיבורית של BRAVO1. לאחר ההתאוששות המלאה של המשתתף, צוותו רשם 22 שעות של פעילות עצבית באזור מוח זה במשך 48 מפגשים ומספר חודשים. בכל מפגש, BRAVO1 ניסה לומר כל אחת מ- 50 מילים באוצר המילים פעמים רבות בזמן שהאלקטרודות הקליטו אותות מוח מקליפת המוח שלו.

תרגום דיבור מנוסה לטקסט

כדי לתרגם את דפוסי הפעילות העצבית המוקלטת למילים ייעודיות ספציפיות, שני המחברים הראשיים האחרים של המחקר, שון מצגר, טרשת נפוצה וג'סי ליו, BS, שניהם סטודנטים לדוקטורט בהנדסה ביולוגית במעבדת צ'אנג, השתמשו במודלים מותאמים אישית של רשת עצבית, שהם צורות של בינה מלאכותית. כאשר המשתתף ניסה לדבר, רשתות אלו הבחינו בדפוסים עדינים בפעילות המוח כדי לזהות ניסיונות דיבור ולזהות אילו מילים הוא מנסה לומר.

כדי לבדוק את גישתם, הצוות הציג לראשונה בפני BRAVO1 משפטים קצרים שנבנו מתוך 50 מילים באוצר המילים וביקש ממנו לנסות לומר אותם מספר פעמים. כשהוא עשה את ניסיונותיו, פותחו המילים מפעילות המוח שלו, אחת אחת, על גבי מסך.

ואז הצוות עבר לשאול אותו בשאלות כמו "מה שלומך היום?" ו"היית רוצה מים? " כבעבר, ניסיון הנאום של BRAVO1 הופיע על המסך. "אני טוב מאוד" ו"לא, אני לא צמא ".

הצוות מצא כי המערכת מצליחה לפענח מילים מפעילות מוח בקצב של עד 18 מילים לדקה עם דיוק של עד 93 אחוזים (75 אחוז חציון). תרם להצלחה היה מודל שפה שהיישם מוזס שהטמיע פונקציה "תיקון אוטומטי", בדומה למה שמשמש את תוכנת המסרים והזיהוי הדיבור של הצרכן.

משה איפיין את תוצאות המשפט המוקדמות כהוכחה עקרונית. "היינו שמחים לראות את הפענוח המדויק של מגוון משפטים משמעותיים", אמר. "הראינו שלמעשה ניתן להקל על התקשורת באופן זה ושיש לו פוטנציאל לשימוש בהגדרות שיחה."

במבט קדימה אמרו צ'אנג ומוזס כי הם ירחיבו את המשפט כך שיכללו יותר משתתפים שנפגעו משיתוק חמור וליקויים בתקשורת. הצוות פועל כעת להגדלת מספר המילים באוצר המילים הזמין, כמו גם לשיפור קצב הדיבור.

שניהם אמרו כי בעוד שהמחקר התמקד במשתתף יחיד ובאוצר מילים מוגבל, המגבלות הללו אינן מצמצמות את ההישג. "זהו אבן דרך טכנולוגית חשובה לאדם שאינו יכול לתקשר באופן טבעי", אמר מוזס, "וזה מדגים את הפוטנציאל של גישה זו לתת קול לאנשים עם שיתוק חמור ואובדן דיבור."

מחברים משותפים לעיתון כוללים את שון ל 'מצגר, טרשת נפוצה; ג'סי ר 'ליו; גופלה ק. אנומנצ'יפאלי, דוקטורט; יוסף ג 'מקין, דוקטורט; Pengfei F. Sun, PhD; ג'וש צ'ארטייה, דוקטורט; Maximilian E. Dougherty; פטרישיה מ 'ליו, MA; גארי מ 'אברמס, MD; ואדלין טו-צ'אן, DO, כולה UCSF. מקורות המימון כללו מכוני הבריאות הלאומיים (U01 NS098971-01), פילנתרופיה, והסכם מחקר ממומן עם מעבדות המציאות בפייסבוק (FRL), שהושלם בתחילת 2021.

חוקרי UCSF ערכו את כל תכנון הניסויים הקליניים, הביצוע, ניתוח הנתונים והדיווח עליהם. נתוני משתתפי המחקר נאספו אך ורק על ידי UCSF, מוחזקים בסודיות ואינם משותפים עם צדדים שלישיים. FRL סיפק משוב ברמה גבוהה וייעוץ למידת מכונה.

.



קישור לכתבת המקור – 2021-07-15 00:41:48

Share on facebook
Facebook
Share on twitter
Twitter
Share on linkedin
LinkedIn
Share on telegram
Telegram
Share on whatsapp
WhatsApp
Share on email
Email
פרסומת
תכנון תשתיות רפואיות

עוד מתחומי האתר