國際著名學術期刊《自然》最新發(fā)表一篇神經科學研究論文,研究人員演示了一種幫助癱瘓人士交流的腦機接口(brain-computer interface,BCI)新方法,該方法利用計算機從腦信號解碼意圖手寫的動作,有望實現比之前快很多的交流速度。
腦機接口能讓失去行動或說話能力的人恢復與外界的交流,該領域一個主要研究方向是恢復大運動功能,比如拿握或抓取。不過,高度精細的動作比如手寫或盲打,或能加快交流速度,而此前的交流只能通過2D計算機光標進行點選式打字來實現,速度一直局限在每分鐘最多40個字符左右。
論文通訊作者、美國斯坦福大學弗朗西斯·威利特(Francis Willett)和同事發(fā)現,一位頸部以下癱瘓的研究對象在使用他們研發(fā)出新的手寫腦機接口時,寫字速度能達到每分鐘90個字符,準確率為94.1%。他們讓這名研究對象想象自己握著一只筆,在方格紙上“試圖”寫句子,就好像他的手部沒有癱瘓一樣。
在練習過程中,這個腦機接口會使用一種神經網絡,也就是一種機器學習方法,將神經活動中意圖手寫的動作實時轉換成文字,最終實現的打字速度是迄今報道過的其他腦機接口的兩倍多,相當于研究對象同年齡層人群用手機的一般打字速度(每分鐘115個字符)。
論文作者論為,這一概念驗證研究結果提出一種腦機接口的新方法,表明手寫腦機接口能準確解碼癱瘓多年患者的快速、精細動作。然而,在投入大規(guī)模臨床應用前,仍需進一步驗證該技術的使用壽命、安全性和效果。此外,他們還建議將這種方法拓展應用到所有無法直接觀察的序列行為上,比如解碼無法說話人士的言語。
在《自然》同期發(fā)表的新聞與觀點文章中,美國華盛頓大學兩位專家指出,該腦機接口新技術“需要擁有極佳的效果和使用益處,才能證明在患者腦部植入電極所產生的費用和風險是值得的”。(記者 孫自法)