Các nhà khoa học hiểu từ ngữ của bệnh nhân bị liệt thông qua các tín hiệu não
Các nhà khoa học đã sử dụng một loại vi điện cực không xâm nhập mới nằm trên đỉnh não mà không cần chọc vào nó. Những điện cực này được gọi là microECoG vì chúng là sự thích ứng nhỏ hơn của các điện cực lớn được sử dụng trong điện vỏ, hay ECoG, được phát triển cách đây vài thập kỷ.
Bradley Greger, trợ lý giáo sư kỹ thuật sinh học cho biết: “Chúng tôi đã có thể giải mã những lời nói bằng cách sử dụng tín hiệu từ não bộ với một thiết bị hứa hẹn sẽ sử dụng lâu dài cho những bệnh nhân bị liệt, những người hiện không thể nói được.
Một tình nguyện viên đã được phẫu thuật mở sọ – cắt bỏ một phần hộp sọ tạm thời — trong nỗ lực giúp đỡ những cơn co giật động kinh nghiêm trọng của mình, đã tình nguyện tham gia nghiên cứu. Các nhà khoa học đã đặt các lưới vi điện cực lên trên trung tâm phát biểu của não anh ấy — trên vỏ não vận động trên khuôn mặt, nơi kiểm soát chuyển động của các cơ liên quan đến việc nói và cũng trên vùng Wernicke, nơi có liên quan đến khả năng nghe và hiểu ngôn ngữ.
Vì các vi điện cực không thực sự xuyên qua vật chất của não nên chúng được coi là an toàn khi đặt trên các vùng não nói. Với những vi điện cực này, các nhà khoa học có thể phát hiện và ghi lại các tín hiệu điện não được tạo ra bởi vài nghìn tế bào thần kinh hoặc tế bào thần kinh.
Sau khi tình nguyện viên đọc lặp đi lặp lại mỗi trong số 10 từ có thể hữu ích cho một người bị liệt – vâng, không, nóng, lạnh, đói, khát, xin chào, tạm biệt, nhiều hơn và ít hơn — các nhà nghiên cứu đã cố gắng tìm ra tín hiệu não nào đại diện cho từng 10 từ bằng cách phân tích sự thay đổi cường độ của các tần số khác nhau đến với mỗi tín hiệu thần kinh.
Khi hai tín hiệu não bất kỳ được so sánh - chẳng hạn như tín hiệu được tạo ra khi người đàn ông nói từ “có” và “không” - các nhà khoa học có thể nhận ra sự khác biệt giữa mỗi từ 76% đến 90% thời gian.
Khi các nhà khoa học chỉ sử dụng năm vi điện cực trên mỗi lưới 16 điện cực chính xác nhất để giải mã tín hiệu não từ vỏ vận động cơ mặt, độ chính xác của họ trong việc phân biệt giữa các từ đã tăng lên gần 90%.
Tuy nhiên, khi các nhà khoa học xem xét tất cả 10 mẫu tín hiệu não cùng một lúc, họ chỉ có thể ghi nhãn chính xác cho mỗi từ chỉ 28% đến 48% thời gian. Điều này tốt hơn là may rủi (10%) nhưng vẫn chưa được coi là đủ mạnh.
Greger nói: “Điều đó không có nghĩa là vấn đề được giải quyết hoàn toàn và tất cả chúng ta có thể về nhà. "Nó có nghĩa là nó hoạt động và bây giờ chúng tôi cần phải tinh chỉnh nó để những người mắc hội chứng 'bị khóa' có thể thực sự giao tiếp."
“Bước tiếp theo rõ ràng - và đây là những gì chúng tôi đang làm ngay bây giờ - là làm với các lưới vi điện cực lớn hơn. Greger nói, chúng tôi có thể làm cho lưới điện lớn hơn, có nhiều điện cực hơn và lấy một lượng lớn dữ liệu ra khỏi não, điều này có nghĩa là nhiều từ hơn và độ chính xác tốt hơn.
“Đây là bằng chứng về khái niệm. Chúng tôi đã chứng minh rằng những tín hiệu này có thể cho bạn biết người đó đang nói gì hơn là có cơ hội. Nhưng chúng ta cần phải có nhiều từ hơn với độ chính xác cao hơn trước khi nó là thứ mà bệnh nhân thực sự có thể thấy hữu ích, ”ông nói thêm.
Vì phương pháp này cần nhiều cải tiến hơn và liên quan đến việc đặt các điện cực lên não, Greger dự kiến sẽ mất vài năm nữa trước khi có các thử nghiệm lâm sàng trên những người bị liệt không nói được.
Tuy nhiên, có hy vọng rằng nghiên cứu liên tục trong lĩnh vực này cuối cùng sẽ mang lại một thiết bị không dây có thể chuyển đổi suy nghĩ của một người thành lời nói bằng máy tính, Greger nói. Hiện tại, cách duy nhất mà những người 'bị khóa' có thể giao tiếp là thông qua chuyển động, chẳng hạn như chớp mắt hoặc cử động nhẹ bàn tay hoặc bằng cách cẩn thận chọn các chữ cái hoặc từ từ danh sách.
Các đồng nghiệp của Đại học Utah thực hiện nghiên cứu với Greger bao gồm kỹ sư điện Spencer Kellis, một nghiên cứu sinh tiến sĩ, và Richard Brown, trưởng khoa Kỹ thuật; và Paul House, một trợ lý giáo sư về phẫu thuật thần kinh. Một đồng tác giả khác là Kai Miller, một nhà khoa học thần kinh tại Đại học Washington ở Seattle.
Nghiên cứu được tài trợ bởi Viện Y tế Quốc gia, Cơ quan Dự án Nghiên cứu Tiên tiến Quốc phòng, Quỹ Nghiên cứu Đại học Utah và Quỹ Khoa học Quốc gia.
CácTạp chí Kỹ thuật Thần kinhSố tháng 9 sẽ công bố nghiên cứu của Greger cho thấy tính khả thi của việc dịch tín hiệu não thành lời nói của máy tính.
Nguồn: Đại học Utah
