«Множество больных страдает от серьезных двигательных расстройств, например, бокового амиотрофического склероза или псевдокомы, которые нарушают их способность разговаривать, — сказал профессор Грегори Коган из Университета Дьюка, один из ведущих специалистов этого проекта. — Но современные инструменты, позволяющие им общаться, обычно очень медленные и громоздкие».
Представьте себе, что вы слушаете аудиокнигу на замедленной скорости воспроизведения. Примерно так воспринимается речь, которую воспроизводят такие аппараты: 78 слов в минуту, тогда как в среднем человек произносит 150 слов в минуту, пишет Science Daily.
Задержка между произнесением и расшифровкой речи происходит отчасти из-за относительно малого количества датчиков, которые можно прикрепить к тонкому слою материала, обволакивающего головной мозг. Чем меньше датчиков, тем меньше значимой информации. Чтобы увеличить их количество, Коган обратился к биоинженерам, специализирующимся на изготовлении высокоплотных, сверхтонких и гибких датчиков для мозга.
Инженеры смогли разместить на тонком кусочке медицинского пластика размером с почтовую марку 256 микроскопических датчиков. Нейроны мозга, разделенные расстоянием не больше песчинки, могут иметь совершенно разные паттерны активности при координации речи, поэтому важно идентифицировать сигналы соседних клеток мозга, чтобы точно распознавать речь.
Получив новый имплант, ученые привлекли четырех добровольцев для его испытания. Эксперимент требовал вживления устройства в поверхность мозга во время операции по другими медицинским соображениям. Задача перед пациентами стояла простая: они слышали серии бессмысленных звуков — «ава», «куг», «вип» и так далее — и должны были произнести их вслух. Устройство записывало активность двигательного отдела мозга, который координировал движение почти сотни мускулов, двигающих губы, язык, челюсть и гортань.
Затем исследователи взяли собранные нейронные и речевые данные и загрузили их в компьютер, в алгоритм машинного обучения, чтобы получить на выходе модель распознавания сигналов мозга. Для некоторых звуков, чаще всего, стоящих в начале слова, точность идентификации составила 84%, но в случае остальных она падала, а некоторые пары звуков модель не могла различить.
Тем не менее, общая точность распознания оказалась 40%. Казалось бы, не такое уж большое значение, но учитывая масштаб исследования и количество данных, впечатляющее. Алгоритм, разработанный учеными, обработал всего 90 секунд речи из 15-минутного теста.
Исследователи получили грант на дальнейшую разработку беспроводной версии своего устройства.
Международная команда ученых представила самый подробный атлас клеток головного мозга человека. На данный момент карта включает более трех тысяч разных подтипов клеток — это удивительное разнообразие даже для самих исследователей. Результаты важны для улучшения диагностики заболеваний мозга и совершенствования персонализированных методов лечения.
