Ученые из Научно-исследовательского технологического центра нейротехнологий Южного федерального университета (ЮФУ) изучили возможность создания нейроинтерфейса мозг-компьютер. Работать он будет на основе активности головного мозга, которая будет возникать после мысленного произнесения слов-команд. Результаты исследований опубликованы в журнале Biomedical Signal Processing and Control.
Одним из серьезных нарушений нервной системы является т.н. «синдром заблокированного человека» - из-за травм головы и позвоночника, инсульта, церебрального паралича или нейродегенеративных заболеваний, человек утрачивает способность произносить слова вслух, находясь при этом в сознании. Из-за этого, он оказывается в социальной изоляции, которую порой не может преодолеть.
По мнению ученых ЮФУ, одним из перспективных способов решения этой проблемы может стать создание каналов коммуникации с помощью интерфейса мозг-компьютер. Его работа строится на взаимодействии человека с миром с помощью активности мозга, регистрируемой в виде электроэнцефалограммы (ЭЭГ) и с последующей ее интерпретацией посредством искусственного интеллекта.
«Речь – сложный когнитивный процесс, реализация которого требует координации деятельности целого ряда структур коры больших полушарий, причем, как при реальной, так и внутренней речи. Мы исследовали ЭЭГ, применив для распознавания специфических для мысленно произносимых человеком слов паттернов электрической активности мозга методы нейросетевой классификации. Точность распознавания паттернов активности мозга, соответствующих покою и мысленной речи, составила более 90%, а отдельных мысленно произносимых слов – более 50% при уровне случайного выбора 10%», – рассказал ведущий научный сотрудник Научно-исследовательского технологического Центра нейротехнологий ЮФУ Олег Бахтин.
Основное преимущество этого подхода состоит в использовании эффективных нейросетевых алгоритмов и неинвазивного метода регистрации электрической активности мозга, не требующего хирургических процедур.
В дальнейшем специалисты ЮФУ планируют детально изучить электрографические показатели мысленной речи с учетом фонологических и фонетических особенностей речи реальной.
Источник фото: Google DeepMind on Unsplash
