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國際著名學術期刊《自然》最新發表兩篇論文神經科學論文，研究人員報告研發出新的腦機接口裝置(BCI)，能夠比現有技術更迅速、更準確且覆蓋更大詞匯量地將大腦活動解碼為語言。該研究結果展示旨在幫助嚴重癱瘓人群恢復溝通能力的技術的進步。

據論文介紹，患有神經系統疾病(包括腦干中風或肌萎縮性側索硬化癥)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癱瘓患者的大腦活動中解碼出語言，但只能以文字形式輸出，且速度、準確性和詞匯量都較為有限。

其中一篇論文研究中，美國斯坦福大學FrancisWillett和同事開發出一種腦機接口裝置，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試圖進行的發聲。在該裝置的幫助下，一名肌萎縮性側索硬化癥病人可以以每分鐘62個詞的速度進行交流，這一速度是此前類似裝置的3.4倍，進一步接近了自然對話的速度(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2.7倍。在使用12500詞匯量時，該裝置錯誤率為23.8%，論文作者認為，這可能是有研究首次成功演示大詞匯量的解碼。

在另一篇論文研究中，美國加州大學舊金山分校Edward Chang和同事開發出一種基于不同方法獲取大腦活動的裝置，該裝置的電極覆蓋在大腦表面并偵測許多細胞的活動。這種腦機接口裝置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，來解碼從一名因腦干中風而嚴重癱瘓的患者那里收集到的神經數據，收集數據時病人試圖無聲地說出句子。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%)；大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，讓他們能夠更自然、更具表現力地進行交流。

《自然》同期發表同行專家的“新聞與觀點”文章認為，這兩個腦機接口裝置“代表了神經科學和神經工程學研究的重大進步，對于緩解因癱瘓性神經損傷和疾病而失聲的人的痛苦有巨大潛力”，不過，要實現更廣泛的應用還需要進一步的工作。(完)

（文章來源：中國新聞網）