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402com永利1站:四肢瘫痪患者首次恢复部分运动能

2019-08-14 20:29

根据这个大型数据集,他们使用深度学习方法开发了一种脑机接口解码器,它可以准确、快速而持久地运行,并且会学习新功能,基本不需要再训练。实验显示,解码器可用于控制电刺激设备,实时恢复患者瘫痪的前臂活动。

本报讯 科学家发明了一种可以分析四肢瘫痪患者大脑活动的深度学习算法。该算法已被用于向患者的前臂肌肉传递电刺激,从而恢复肢体的运动功能。

图 | 神经解码语音合成过程(来源:Nature)

英国《自然》杂志近日发表的一项神经科学研究报告称,美国科学家使用大脑运动皮层记录的信号,首次成功地让一名瘫痪患者恢复多个手指、手和手腕的运动能力。

慢性瘫痪患者的生活质量可以通过脑机接口加以改善。脑机接口可以将控制运动的中枢神经系统回路和辅助设备(例如计算机光标或机器人设备)连接起来。近来,脑机接口已被用于绕过脊髓损伤,通过直接的肌肉刺激来恢复瘫痪肢体的功能。虽然这种方法前景可观,但是要实际应用仍面临一定障碍,比如需要准确快速的响应,能够提供多种功能以及根据需要进行有效的日常重新校准。

相关论文信息:DOI: 10.1038/s41591-018-0171-y

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虽然还需要在微电极技术、电刺激系统和该系统所依赖的机器算法上进行改进,才能让这些结果得以更广泛地应用,但研究团队表示,这项工作将推进瘫痪病人的神经植入假体技术发展。

美国巴特尔纪念研究所的科学家用两年时间,收集了四肢瘫痪患者执行“想象的”手臂和手部运动时的脑皮质活动记录。他们向患者运动皮层植入微电极阵列,长期收集患者大脑活动信息。这些微电极以高时空分辨率直接采样神经元活动。

美国俄亥俄州巴特尔纪念研究所的Michael Schwemmer及同事用两年时间收集了四肢瘫痪患者执行“想象的”手臂和手部运动时的皮质脑活动记录。他们向患者运动皮层植入微电极阵列,通过侵入方式长期收集患者大脑活动信息。这些微电极以高时空分辨率直接采样神经元活动。根据这个大型数据集,他们使用深度学习方法开发了一种脑机接口解码器,可以准确、快速而持久地运行,并且会学习新功能——基本不需要再训练。研究人员在近日在线发表于《自然—医学》的报告中表示,该解码器可用于控制电刺激设备,实时恢复患者瘫痪的前臂活动。

合成能听懂的语音

此外,被试者也能够使用这个系统来完成和日常生活相关的功能任务,例如抓住一个瓶子,将其内容物倒入一个罐子,并且用一根棒子搅拌罐子中的内容物等。

团队指出,虽然示例患者可以使用解码器来抓取和操纵物体,但是这种方法是否适用于其他患者,是否支持更长久的实际应用,还有待进一步验证。未来的研究应该调查是否可以通过实际应用中产生的训练数据,而非在受控的实验室条件下获得的训练数据,来生成类似功能的解码器。

他们指出,虽然示例患者可以使解码器抓取和操纵物体,但这种方法是否适用于其他患者,是否支持更长久的实际应用,还有待进一步的验证。他们表示,未来的研究应该调查是否可通过实际应用中产生的训练数据而非在受控的实验室条件下获得的训练数据生成类似功能的解码器。

在 Nature 的这项最新研究中,为了实现将脑信号转换为可理解的合成语音,并且是以流利说话者的速度输出,研究人员设计了一种神经解码器,明确地利用人类皮层活动中编码的运动学和声音表征来合成可听语音。

瘫痪是一种神经系统常见症状,由上、下运动神经元、锥体束及周围神经病变所致,涉及大脑和肌肉之间的信号通路受阻。目前已有把神经活动转化成如机器臂之类辅助设备的控制信号,以便让人类患者使用的系统。同时,也有将此类系统用于非人类灵长类动物瘫痪肌肉的激活驱动中的例子。但是迄今为止,这种方法还没有展示过任何一个在人类中成功实时恢复运动能力的案例。

英国《自然·医学》杂志9月25日在线发表的一项研究,报告了一种可以分析四肢瘫痪患者大脑活动的深度学习算法。该算法已被用于向患者的前臂肌肉传递电刺激,从而恢复瘫痪肢体的功能性运动。

科学家解密控制瘫痪肢体的脑活动

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植入电子“神经旁路”的瘫痪患者恢复手部运动能力。

慢性瘫痪患者的生活质量可通过脑机接口加以改善。脑机接口可将控制运动的中枢神经系统回路和辅助设备(例如计算机光标或机器人设备)连接起来。近来,脑机接口已被用于绕过脊髓损伤,直接通过肌肉刺激恢复瘫痪肢体的功能。虽然这种方法前景可观,但要实际应用仍面临一定障碍,比如需要准确快速地响应,能够提供多种功能以及根据需要进行有效的日常重新校准。

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Chethan Pandarinath 和 Yahia Ali 认为,无论是在语音重建的准确性方面,还是在听众对所产生语句的辨识力方面,Edward Chang 及其同事的研究结果都为语音合成脑机接口的概念验证提供了令人信服的证据。

此次,美国范因斯坦医疗研究所查德·伯顿、巴特尔纪念研究所尼克·安妮塔、俄亥俄州立大学阿里·雷泽和他们的研究团队,在一位24岁四肢瘫痪的男性被试者的运动皮层中,植入了一个微电极阵列。这位男性是由于颈椎脊髓受伤而瘫痪的患者。研究团队使用机器学习算法来解码神经元的活动,并且用一个神经肌肉电刺激系统来激活了控制前臂的肌肉。

《中国科学报》 (2018-11-07 第2版 国际)

许多患有神经疾病的患者因丧失语言能力,需要依赖特定的通讯设备进行沟通,这类设备利用脑机接口或者头部、眼睛的动作来控制光标选择字母,从而说出他们想说的话。但是,这个过程比人类的正常语速慢得多,往往是在蹦单词。

试验中,被试者在植入这个电子“神经旁路”后,在15个月中每天进行三次训练。电刺激系统让被试者可以进行独立的手指运动,以及六种不同的手腕与手部活动,并让他可以抓握、操纵和释放物体。

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研究人员招募 5 名正在接受癫痫治疗的参与者,作为癫痫治疗的一部分,他们会通过电极监测大脑活动。研究人员在 5 名受试者大声说出几百个句子时,记录下他们的高密度脑电图信号,并跟踪控制语音和发生部位运动的大脑区域活动。

当一个人因中风、肌萎缩侧索硬化或其他神经系统疾病而丧失语言功能和沟通能力时,对他的影响和打击可能是毁灭性的。

不过,要使该系统真正成为一个临床可行的语音合成脑机接口,还存在许多挑战,毕竟重构语音的可懂度(intelligibility)仍远低于自然语音。好在,通过收集更大的数据集并继续开发基础计算方法,或许可以进一步改善语音合成脑机接口技术。

在另外的测试中,一名受试者首先按要求说出句子,然后再不出声地做出相同的发音动作。结果表明,无声言语的合成效果不如有声言语,但是研究人员认为仍有可能解码无声言语的特征。

此外,当前替代通信设备的实际限制是学习和使用它们所需的认知努力。因此,对于由肌萎缩性侧索硬化或脑干中风引起的瘫痪患者,通过直接记录来自大脑皮层的神经控制信号来合成语音,是实现自然语言高通信速率的唯一手段,也是最直观的方法。

在 Nature 杂志同时配发的评论文章中,埃默里大学和佐治亚理工学院的 Chethan Pandarinath 和 Yahia Ali 认为,这种使用控制嘴唇、舌头、喉部和下颌运动的神经信号合成语音的脑机接口设备,可以成为在失语者中恢复语音功能的奠基性工作。

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第一步,将神经信号转换成声道咬合部位的运动,这其中涉及语音产生的解剖结构(嘴唇、舌头、喉和下颌)。而为了实现神经信号到声道咬合部位运动的转化,就需要大量声道运动与其神经活动相关联的数据。但研究人员又难以直接测量每个人的声道运动,因此他们建立了一个循环神经网络,根据以前收集的大量声道运动和语音记录数据库来建立关联。

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研究人员的这种两步解码方法,产生的语音失真率明显小于使用直接解码方法所获得的语音。在包含 101 个句子的试验中,听者可以轻松地识别并记录下合成的语音。

2017 年, 本文作者 Edward Chang 以及他的研究生 Claire Tang 就曾在 Science 杂志发表论文,阐述大脑皮层颞上回神经元在语言中的重要性。研究发现了人类大脑中用于辨别相对声调变化的神经元,这种神经元可以帮助人类在语言中明确表达感情、交流思想。

4 月 25 日,Nature 杂志发表了加州大学旧金山分校(University of California San Francisco)的一项最新成果,该校神经外科华裔教授 Edward Chang 及同事开发出一种可以将脑活动转化为语音的解码器。这套人类语音合成系统,通过解码与人类下颌、喉头、嘴唇和舌头动作相关的脑信号,并合成出受试者想要表达的语音。

直接通过大脑活动信号来合成语音,是一种颇有前景的替代方案。拼写只是离散字母的连续串联,而语音则是一种高效的通信形式。与基于拼写的方法相比,直接语音合成具有几个主要优点。除了以自然语速传递无约束词汇的能力之外,直接语音合成还能捕获语音的韵律元素,例如音调、语调,这些是文本输出所不具备的。

说话似乎是一件毫不费力的事,但实际上说话却是人类执行的最复杂的活动之一。它需要精确、动态地协调声道咬合结构中的肌肉、嘴唇、舌头、喉部和下颌。

以前的语音合成研究采用了上图 a 的方法,即使用脑电图设备监测大脑语音相关区域的神经信号,并尝试使用循环神经网络将这些信号直接解码为合成语音。

而 Edward Chang 以及同事开发了一种不同的方法,将解码分为两个步骤。

但 Edward Chang 表示,虽然语音解码的准确性大大降低,但受试者在没有声音的情况下模仿发音仍然可以进行语音合成。至于那些不再产生语音相关运动的个体是否适用这套最新的语音合成脑机接口系统,还需要未来的进一步研究。

(来源:麻省理工科技评论)

研究人员表示,脑机接口正迅速成为恢复功能丧失的临床可行手段,这项最新的研究成果解决了瘫痪和失语患者所面临的重大挑战,并可能是让他们恢复“说话”能力的重要一步。

许多患有神经疾病的患者因丧失语言能力,需要依赖特定的通讯设备进行沟通,这类设备利用脑机接口或者头部、眼睛的动作来控制光标选择字母,从而说出他们想说的话。但是,这个过程比人类的正常语速慢得多,往往是在蹦单词。

所有当前用于语音解码的方法都需要使用发声语音训练解码器,基于这些方法的脑机接口技术也就不能让不会说话的人上手就用。对于已经丧失说话能力的患者来说,无法发声训练解码器是一个大问题。

为了重建语音,研究人员设计了一种循环神经网络,首先将记录的皮质神经信号转化为声道咬合关节运动,然后将这些解码的运动转化为口语句子。

图 | 用于语音合成的脑机接口(来源:Nature)

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但揭示大脑信号如何控制声道发音部位的运动仍具有挑战性。因为说话这一过程需要对声道咬合部位进行非常精确和快速的多维控制。而且,语音合成还存在一个与以往完全不同的挑战,就是解码声道运动和声音之间复杂的对应关系。自然语音产生涉及 100 多块小肌肉,从肌肉运动到声音的映射也不是一对一的。

4 月 25 日,Nature 杂志发表了加州大学旧金山分校(University of California San Francisco)的一项最新成果,该校神经外科华裔教授 Edward Chang 及同事开发出一种可以将脑活动转化为语音的解码器。这套人类语音合成系统,通过解码与人类下颌、喉头、嘴唇和舌头动作相关的脑信号,并合成出受试者想要表达的语音。

图 | 使用特制语音合成器的史蒂芬·霍金(来源:newzpole.com)

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解读大脑的意图

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在科幻世界里,意念控制的实现可以顺手拈来、轻而易举。而在现实世界中,其背后的脑机接口技术已有近百年的历史。科学家们也一直希望在该领域实现科学研究与应用技术的突破,为许多当前仍无法解答的难题提供更好的探索工具,帮助人类进一步了解自己的大脑,进而预防、诊断、治疗脑部疾病及其他重大疾病,并将这一技术广泛应用于睡眠管理、智能生活和残疾人康复等领域。

如果有一种技术,能将神经活动转化为言语,那对于因神经损伤而无法沟通的人来说将具有变革性。理论上说,脑机接口技术可以通过直接从大脑“读取”人的意图,并使用该信息来控制外部设备或移动瘫痪的肢体,来帮助瘫痪的人完成说话或运动。

第二步,将声道咬合部位的运动转换成合成语音

目前一些用于大脑控制打字的脑机接口技术,依赖于测量头部或眼睛的残余非语言运动,或者依赖于控制光标以逐个选择字母并拼出单词,已经可以帮助瘫痪的人通过设备每分钟输出多达 8 个单词。

这些技术已经给有严重沟通障碍的患者带来了巨大的生活改善,但与自然语音每分钟 150 个单词的平均速度比起来,现有技术的输出速度还是太慢了,距离通过脑机接口实现自然语音的流畅交流还有很大差距。

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图 | Edward Chang 教授

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