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科技日報北京8月24日電 （記者張夢然）《自然》23日發(fā)表的兩篇論文報告了新的腦機接口裝置，其不僅能將大腦活動解碼為語言，而且比當前所有技術都更迅速、更準確且覆蓋詞匯量更大。這一成果展示了在幫助嚴重癱瘓人群恢復溝通能力方面的技術進步。
由美國斯坦福大學團隊開發(fā)的腦機接口裝置，可以通過插入大腦的細電極陣列收集單個細胞的神經活動，并訓練人工神經網絡來解碼病人想說的話。在該裝置的幫助下，一名肌萎縮性側索硬化癥病人能以每分鐘62個詞的速度進行交流，這種語速是此前類似裝置的3.4倍，更加接近自然對話（每分鐘約160個詞）。該裝置在50個單詞的詞匯量下錯誤率為9.1%，比此前最先進的語言腦機接口裝置低至約1/3。在使用12500詞匯量時，錯誤率為23.8%，團隊認為這可能是首次成功演示大詞匯量解碼的研究。
在另一項研究中，加州大學舊金山分校團隊開發(fā)了一種基于不同方法獲取大腦活動的腦機接口裝置，其電極覆蓋在大腦表面并偵測許多細胞的活動，可以將大腦信號同時轉化為三種輸出形式：文字、語音和控制一個頭像。研究人員訓練了一個深度學習模型來解碼一名患者的神經數據，該患者因腦干中風而嚴重癱瘓，收集數據時病人無聲地說出句子。腦信號到文字的轉譯速度中位數為每分鐘78個詞（錯誤率為25%）；腦信號轉譯為語音時，372詞匯量下錯誤率為28.2%，詞匯量越小，錯誤率越低。
該裝置還能將神經活動轉譯為面部表情，以動畫頭像的形式呈現。綜上所述，這種多模式腦機接口裝置為癱瘓病人提供了更多可能性，讓他們能更自然、更具表現力地進行交流。
【總編輯圈點】
患有神經系統疾病的人，往往因肌肉癱瘓而喪失語言能力。過往研究表明，可以從這些失語者的大腦活動中解碼出語言，但只能以文字形式輸出，準確性和詞匯量較為有限，且速度極慢，差不多“倆字兒倆字兒蹦”的程度?，F在這兩個腦機接口裝置，實現了這一領域質的飛躍，而只有更為流暢準確的交流，才能真正緩解因癱瘓性神經損傷和疾病而“有口難言”的痛苦。
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