Govorna protetika koju je razvio tim Duke neuronaučnika, neurohirurga i inženjera može da prevede moždane signale osobe u ono što pokušava da kaže.
Nova tehnologija, „Neuralni snimci visoke rezolucije poboljšavaju preciznost dekodiranja govora“, koja se pojavljuje u Nature Communications, mogla bi jednog dana pomoći ljudima koji zbog neuroloških poremećaja ne mogu da govore da povrate sposobnost komunikacije preko interfejsa mozak-računar.
„Postoji mnogo pacijenata koji pate od oslabljujućih motoričkih poremećaja, kao što je ALS (amiotrofična lateralna skleroza) ili sindrom zaključavanja, koji mogu narušiti njihovu sposobnost da govore“, rekao je dr Gregori Kogan, profesor neurologije na Univerzitetu Djuk. Medicinski fakultet i jedan od vodećih istraživača uključenih u projekat. „Ali trenutni alati koji su im na raspolaganju za komunikaciju su generalno veoma spori i glomazni.
Zamislite da slušate audio-knjigu na pola brzine. To je trenutno najbolja brzina dekodiranja govora, koja se kreće na oko 78 reči u minuti. Ljudi, međutim, govore oko 150 reči u minuti.
Kašnjenje između izgovorenog i dekodiranog govora je delimično zbog relativno malog broja senzora moždane aktivnosti koji se mogu spojiti na tanak komad materijala koji se nalazi na površini mozga. Manje senzora pruža manje dešifrovane informacije za dekodiranje.
Da bi poboljšao prošla ograničenja, Cogan se udružio sa kolegom, članom fakulteta za nauke o mozgu Djuka, dr Džonatanom Viventijem, čija je laboratorija za biomedicinsko inženjerstvo specijalizovana za pravljenje senzora za mozak visoke gustine, ultra tankih i fleksibilnih.
Za ovaj projekat, Viventi i njegov tim spakovali su impresivnih 256 mikroskopskih senzora mozga na komad fleksibilne plastike medicinske kvalitete veličine poštanske marke. Neuroni, odvojeni samo od zrna peska, mogu imati veoma različite obrasce aktivnosti prilikom koordinacije govora, tako da je neophodno razlikovati signale iz susednih moždanih ćelija da bi se pomoglo da se napravi tačna predviđanja o nameravanom govoru.
Nakon što su napravili novi implantat, Cogan i Viventi su se udružili sa nekoliko neurohirurga Univerzitetske bolnice Duke, uključujući Dereka Sautvela, dr, doktora nauka, Nandana Lada, doktora medicine, i Allana Friedmana, doktora medicine, koji su pomogli u regrutovanju četiri pacijenta za testiranje implantata.
Eksperiment je zahtevao od istraživača da privremeno postave uređaj kod pacijenata koji su bili podvrgnuti operaciji mozga zbog nekog drugog stanja, kao što je lečenje Parkinsonove bolesti ili uklanjanje tumora. Vreme je bilo ograničeno za Cogan i njegov tim da testiraju svoj uređaj u OR.
„Volim da ga uporedim sa posadom NASCAR u jami“, rekao je Kogan. „Ne želimo da dodajemo dodatno vreme operacijskoj proceduri, pa smo morali da uđemo i izađemo u roku od 15 minuta. Čim su hirurg i medicinski tim rekli „Idite!“ pojurili smo u akciju i pacijent je izvršio zadatak“.
Zadatak je bio jednostavna aktivnost slušanja i ponavljanja. Učesnici su čuli niz besmislica, poput „ava“, „kug“ ili „vip“, a zatim su svaku izgovorili naglas. Uređaj je zabeležio aktivnost iz govornog motoričkog korteksa svakog pacijenta dok je koordinirao skoro 100 mišića koji pokreću usne, jezik, vilicu i larinks.
Nakon toga, Suseendrakumar Duraivel, prvi autor novog izveštaja i diplomirani student biomedicinskog inženjerstva na Dukeu, uzeo je neuralne i govorne podatke iz hirurškog paketa i ubacio ih u algoritam za mašinsko učenje da vidi koliko tačno može da predvidi koji zvuk se čuje. napravljeno samo na osnovu snimaka moždane aktivnosti.
Za neke zvukove i učesnike, kao što je /g/ u reči „gak“, dekoder je tačno razumeo 84% vremena kada je to bio prvi zvuk u nizu od tri koji su činili datu besmislenu reč.
Međutim, tačnost je opala kako je dekoder raščlanjivao zvukove u sredini ili na kraju besmislene reči. Takođe je bilo teško ako su dva zvuka bila slična, poput /p/ i /b/.
Sve u svemu, dekoder je bio tačan 40% vremena. To može izgledati kao skroman rezultat testa, ali je bilo prilično impresivno s obzirom na to da su slični tehnički podvigi iz mozga u govor zahtevaju sate ili dane podataka za izvlačenje. Algoritam za dekodiranje govora koji je Duraivel koristio, međutim, radio je sa samo 90 sekundi govornih podataka iz 15-minutnog testa.
Duraivel i njegovi mentori su uzbuđeni što sada prave bežičnu verziju uređaja.
„Sada razvijamo istu vrstu uređaja za snimanje, ali bez ikakvih žica“, rekao je Kogan. „Mogli biste da se krećete i ne biste morali da budete vezani za električnu utičnicu, što je zaista uzbudljivo.“
Iako je njihov rad ohrabrujući, još je dug put do toga da Viventi i Koganova govorna protetika uskoro stigne na police.
„Došli smo do tačke u kojoj je još uvek mnogo sporiji od prirodnog govora“, rekao je Viventi u nedavnom članku Duke Magazina o tehnologiji, „ali možete videti putanju gde biste mogli da stignete tamo“.
