Bilim Adamları Felçli Hastanın Sözlerini Beyin Sinyalleri Aracılığıyla Anlıyor
Bilim adamları, beynin üstüne dalmadan oturan yeni bir tür nüfuz etmeyen mikroelektrot kullandılar. Bu elektrotlar, onlarca yıl önce geliştirilen elektrokortikografide veya ECoG'de kullanılan büyük elektrotların daha küçük bir uyarlaması oldukları için mikroECoG olarak bilinir.
Biyomühendislik yardımcı doçenti Bradley Greger, "Artık konuşamayan felçli hastalarda uzun süreli kullanım vaadinde bulunan bir cihazla sadece beyinden gelen sinyalleri kullanarak sözlü kelimeleri çözebildik" dedi.
Şiddetli epileptik nöbetlerine yardımcı olmak için halihazırda kraniyotomi - geçici bir kısmi kafatası çıkarma - geçirmiş bir gönüllü araştırma için gönüllü oldu. Bilim adamları beyninin konuşma merkezlerinin üstüne, konuşmaya dahil olan kasların hareketlerini kontrol eden yüz motor korteksine ve ayrıca dili anlama ve anlamayla ilişkilendirilen Wernicke alanına mikroelektrot ızgaraları yerleştirdiler.
Mikroelektrotlar beyin maddesini gerçekten delmedikleri için, beynin konuşma alanlarına yerleştirilmeleri güvenli kabul edilir. Bu mikroelektrotlar yerinde olduğunda, bilim adamları birkaç bin nöron veya sinir hücresi tarafından üretilen elektriksel beyin sinyallerini tespit edip kaydedebildiler.
Gönüllü felçli bir kişi için yararlı olabilecek 10 kelimenin her birini tekrar tekrar okuduktan sonra - evet, hayır, sıcak, soğuk, aç, susuz, merhaba, hoşçakal, gittikçe daha az - araştırmacılar hangi beyin sinyallerinin her birini temsil ettiğini bulmaya çalıştı. Her sinir sinyali ile gelen farklı frekansların gücündeki değişiklikleri analiz ederek 10 kelime.
Herhangi iki beyin sinyali karşılaştırıldığında - örneğin adam "evet" ve "hayır" kelimelerini söylediğinde üretilenler gibi - bilim adamları her kelime arasındaki farkı yüzde 76 ila yüzde 90 oranında söyleyebildiler.
Bilim adamları, her 16 elektrotlu ızgarada, yüz motor korteksinden gelen beyin sinyallerini çözmede en doğru olan beş mikroelektrodu kullandıklarında, sözcükler arasında ayrım yapma doğruluğu neredeyse yüzde 90'a yükseldi.
Bilim adamları aynı anda 10 beyin sinyal kalıbına baktıklarında, her kelimeyi sadece yüzde 28 ila yüzde 48 arasında doğru bir şekilde etiketleyebildiler. Bu şanstan daha iyiydi (yüzde 10) ancak henüz yeterince güçlü sayılmadı.
Greger, "Bu, sorunun tamamen çözüldüğü ve hepimiz eve gidebileceğimiz anlamına gelmiyor," dedi. "İşe yaradığı anlamına geliyor ve şimdi" kilitli "sendromlu kişilerin gerçekten iletişim kurabilmesi için onu iyileştirmemiz gerekiyor."
Bir sonraki aşikar adım - ve şu anda yaptığımız şey - bunu daha büyük mikroelektrot ızgaraları ile yapmak. Greger, ızgarayı büyütebilir, daha fazla elektrot sağlayabilir ve beyinden muazzam miktarda veri alabiliriz, bu da muhtemelen daha fazla kelime ve daha iyi doğruluk anlamına gelir ”diyor.
Bu kavramın kanıtıdır. Bu sinyallerin, kişinin söylediklerini şansın çok ötesinde söyleyebileceğini kanıtladık. Ancak bir hastanın gerçekten yararlı bulabileceği bir şey olmadan önce daha fazla kelimeyi daha doğru bir şekilde yapabilmeliyiz ”diye ekliyor.
Metod çok daha fazla iyileştirmeye ihtiyaç duyduğundan ve beyne elektrot yerleştirmeyi içerdiğinden Greger, felçli insanlar üzerinde konuşamayan klinik denemelerin birkaç yıl önce yapılmasını bekliyor.
Greger, bununla birlikte, bu alandaki sürekli araştırmanın sonunda bir kişinin düşüncelerini bilgisayarda konuşulan sözlere dönüştürebilen bir kablosuz cihaz getireceğine dair umut var, diyor. Şu anda, "kilitli" olan kişilerin iletişim kurabilmesinin tek yolu, gözlerini kırpmak veya elini hafifçe hareket ettirmek veya bir listeden titizlikle harfleri veya kelimeleri seçmek gibi hareket etmektir.
Greger ile birlikte çalışmayı yürüten Utah Üniversitesi'nden meslektaşları arasında, doktora öğrencisi elektrik mühendisleri Spencer Kellis ve Mühendislik Koleji dekanı Richard Brown; ve nöroşirürji yardımcı doçenti Paul House. Diğer bir ortak yazar, Seattle'daki Washington Üniversitesi'nde sinirbilimci olan Kai Miller'dı.
Araştırma, Ulusal Sağlık Enstitüleri, Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı, Utah Üniversitesi Araştırma Vakfı ve Ulusal Bilim Vakfı tarafından finanse edildi.
Sinir Mühendisliği DergisiEylül sayısında Greger’in beyin sinyallerini bilgisayarda söylenen kelimelere çevirmenin uygulanabilirliğini gösteren çalışması yayınlanacak.
Kaynak: Utah Üniversitesi
