Ein „Gedankenlesegerät“ kann die Gehirnwellen von nicht verbalen, gelähmten Patienten analysieren und sie in Echtzeit auf einem Computerbildschirm in Sätze umwandeln
- Es wurde ein neues Gerät entwickelt, das die Gehirnwellen von nicht verbalen Patienten analysieren kann
- Die Maschine kann sie dann in Echtzeit auf dem Computerbildschirm in Sätze umwandeln
- Könnte die Kommunikation mit Menschen wiederherstellen, die aufgrund von Lähmungen nicht sprechen oder tippen können
- Produziert Sätze aus einem Vokabular mit 1.152 Wörtern bei 29,4 Zeichen pro Minute
Es wurde ein neues Gerät entwickelt, das die Gehirnwellen von nicht verbalen, gelähmten Patienten analysieren und sie in Echtzeit auf einem Computerbildschirm in Sätze umwandeln kann.
Die ‘Gedankenlese’-Maschine ist dazu in der Lage Entschlüsselung der Gehirnaktivität, während eine Person stillschweigend versucht, Wörter phonetisch zu buchstabieren, um vollständige Sätze zu bilden.
Experten sagen, dass ihr Neuroprothesen-Sprachgerät das Potenzial hat, die Kommunikation mit Menschen wiederherzustellen, die aufgrund von Lähmungen nicht sprechen oder tippen können.
Frühere Untersuchungen hatten gezeigt, dass ein ähnliches System bis zu 50 Wörter entschlüsseln konnte.
Dies war jedoch auf ein bestimmtes Vokabular beschränkt, und der Teilnehmer musste versuchen, die Wörter laut auszusprechen, was angesichts seiner Lähmung erhebliche Anstrengungen erforderte.
Durchbruch: Ein neues Gerät wurde entwickelt, das die Gehirnströme von nicht verbalen, gelähmten Patienten analysieren und in Echtzeit auf einem Computerbildschirm in Sätze umwandeln kann (Bild)
Die „Gedankenlese“-Maschine ist in der Lage, die Gehirnaktivität zu entschlüsseln, während eine Person stillschweigend versucht, Wörter phonetisch zu buchstabieren, um ganze Sätze zu bilden
Experten sagen, dass ihr Neuroprothesen-Sprachgerät das Potenzial hat, die Kommunikation mit Menschen wiederherzustellen, die aufgrund von Lähmungen nicht sprechen oder tippen können
Edward Chang und Kollegen von der University of California entwarfen daher eine Neuroprothese, die in der Lage ist, Gehirnaktivität in einzelne Buchstaben zu übersetzen, um ganze Sätze in Echtzeit zu buchstabieren.
Anschließend demonstrierten sie seine Anwendung bei einer Person mit eingeschränkter Kommunikation aufgrund einer schweren Stimm- und Gliederlähmung.
Die Autoren erweiterten den vorherigen Ansatz auf ein größeres Vokabular, indem sie ihr System so entwarfen, dass es die mit dem phonetischen Alphabet verbundene Gehirnaktivität entschlüsselt.
In Tests war das Gerät in der Lage, die Gehirnaktivität des Freiwilligen zu entschlüsseln, als sie versuchten, jeden Buchstaben lautlos phonetisch zu sprechen, um Sätze aus einem Vokabular mit 1.152 Wörtern mit einer Geschwindigkeit von 29,4 Zeichen pro Minute und einer durchschnittlichen Zeichenfehlerrate von 6,13 zu bilden Prozent
Unter den Sätzen, die erfolgreich entschlüsselt wurden, waren „Guten Morgen“, „Du machst wohl Witze“, „Was meinst du“, „Ich finde das ziemlich gut“ und „Ich werde nachsehen“.
In Tests war das Gerät in der Lage, die Gehirnaktivität des Freiwilligen zu entschlüsseln, als sie versuchten, jeden Buchstaben lautlos phonetisch zu sprechen, um Sätze aus einem Vokabular mit 1.152 Wörtern mit einer Geschwindigkeit von 29,4 Zeichen pro Minute und einer durchschnittlichen Zeichenfehlerrate von 6,13 zu bilden Prozent.
In weiteren Experimenten stellten die Autoren fest, dass sich der Ansatz auf große Vokabulare mit über 9.000 Wörtern verallgemeinern ließ, was einer durchschnittlichen Fehlerquote von 8,23 Prozent entspricht.
Sie sagen, die Ergebnisse zeigen das Potenzial von geräuschlos gesteuerten Sprachneuroprothesen, Sätze durch einen auf Rechtschreibung basierenden Ansatz mit phonetischen Codewörtern zu generieren.
Unter den Sätzen, die erfolgreich entschlüsselt wurden, waren „Guten Morgen“, „Du machst wohl Witze“, „Was meinst du“, „Ich finde das ziemlich gut“ und „Ich werde nachsehen“.
Es gab ein paar kleinere Fehler in einigen Sätzen, darunter „Gut, dich zu sehen“, das zu „Ich verlasse dich“ entschlüsselt wurde.
Trotz des Erfolgs des Geräts warnten die Forscher jedoch davor, dass weitere Arbeiten erforderlich sind, um zu zeigen, ob dieser Ansatz bei mehr Teilnehmern erfolgreich eingesetzt werden kann.
Neuroprothesen wie diese sind Geräte, die die infolge einer Schädigung des Nervensystems verlorene Funktion unterstützen oder wiederherstellen.
Sie verlassen sich normalerweise entweder auf einen Chip, der in das Gehirn des Benutzers implantiert wird, oder auf Elektroden, die auf der Kopfhaut platziert werden, sodass Signale vom Gehirn von der Prothese selbst gelesen werden können.
Ein Beispiel ist ein Cochlea-Implantat, ein kleines Hörgerät, das bei einer Operation unter die Haut hinter dem Ohr eingesetzt wird.
“Diese Ergebnisse veranschaulichen die klinische Realisierbarkeit einer geräuschlos gesteuerten Sprachneuroprothese, um Sätze aus einem großen Vokabular durch einen auf Rechtschreibung basierenden Ansatz zu generieren, was frühere Demonstrationen der direkten Ganzwortdekodierung ergänzt”, schreiben die Forscher in ihrer Veröffentlichung.
Details über das neue Gerät wurden in der Fachzeitschrift Nature Communications veröffentlicht.
Trotz des Erfolgs des Geräts warnten die Forscher davor, dass weitere Arbeiten erforderlich sind, um zu zeigen, ob dieser Ansatz bei mehr Teilnehmern erfolgreich eingesetzt werden kann