斯坦福大脑 - 计算机界面每分钟实现18个字

人工智能，从大脑表面放置的设备中解释数据，使人们瘫痪或受到严重受损的肢体运动来通过文本进行沟通。

心理努力和最先进的技术的组合使一个人拥有固定的肢体，通过竞争的速度沟通，竞争竞争于其能够在智能手机上发短信的能干的同龄人。

斯坦福大学调查人员已经将人工智能软件联系起来，一个名为脑电脑界面的设备，植入一个人的大脑，具有全身瘫痪。该软件能够解码BCI的信息，以便在计算机屏幕上快速将该人的思想转换为文本。

该男子能够使用这一方法编写两倍以上，以便使用由斯坦福研究人员开发的先前的方法，他在2017年在杂志上报道了这些调查结果。

5月12日在线发布的新发现可能会进一步促进有利于数十万个美国人，全球数百万的进一步推进，他们已经失去了使用它们的上肢或由于脊髓损伤，中风或其发言的能力肌营养的外侧硬化，也被称为Lou Gehrig的疾病，MD是神经外科教授的Jaimie Henderson表示。

“这种方法允许一个人瘫痪，以在与智能手机上打字的相同年龄相同年龄的能够身体成年人的速度与速度相当的句子组成句子，”约翰和JENE BLUME - 罗伯特和鲁兰·洛珀林教授说。＆＃34 ;目标是恢复通过文本沟通的能力。“

肢体瘫痪的患者想象地写字字母表。植入大脑中的传感器拾取了信号，算法将它们转换为计算机屏幕。 |弗兰克威莱特

该研究的参与者以每分钟约18个单词的速度产生了文本。相比之下，同一年龄的能够胸合的人可以在智能手机上打出大约23个单词。

参与者称为T5，实际上失去了颈部下方的所有运动，因为2007年脊髓损伤。九年后，亨德森放置了两个脑 - 计算机界面芯片，每一个婴儿阿司匹林的大小，左侧T5的大脑的一侧。每个芯片具有100个电极，可在电机皮层的一部分中拾取来自神经元的神经元的信号 - 脑的最外表面的区域 - 控制手动运动。

这些神经信号通过电线向计算机发送，其中人工智能算法解码信号和猜测T5的预期手和手指运动。该算法是在斯坦福的神经假药翻译实验室设计的，由Henderson和Krishna Shenoy，Phd，电气工程教授和洪塞夫和Vivian W. M. Lim教授工程学教授。

自2005年以来一直在BCIS合作的Shenoy和Henderson是新研究的高级共同作者。牵头作者是弗兰克威特，博士学位，博士学位，实验室的研究科学家和霍华德休斯医学院。

“我们已经了解到大脑在机构失去执行这些动作的能力之后，大脑在一个完整的十年中规定了罚款的能力，”Willett说。 “我们已经了解到，涉及更改速度和弯曲轨迹的复杂的预期动作可以通过我们使用的人工智能算法更容易且更迅速地解释，而不是更简单的预期动作，例如直接移动光标。路径处于稳定的速度。按字母顺序的字母彼此不同，因此它们更容易分开。“

在2017年研究中，三个肢体瘫痪的参与者，包括T5 - 所有带有BCI的BCIS放置在电机皮质中 - 被要求专注于使用手臂和手从一个钥匙到下一个电脑键盘显示屏上的光标移动光标然后专注于单击该键。

在该研究中，T5设置到目前为止的历史记录：复制显示句子每分钟约40个字符。另一项研究参与者能够在每分钟24.4个字符时选择extemporane，选择任何她想要的词语。

如果2017年学习的基础是类似的键入，则新自然研究模型类似于手写。尽管无法移动他的手臂或手，但T5集中了试图在想象中的合法垫上写下字母表上的单独字母。他重复了每一封信10次，允许软件“学习”识别与他努力编写特定信件相关的神经信号。

在进一步的会议中，T5被指示复制句子从未暴露过。他最终能够生成90个字符，或每分钟约18个字符。后来，要求向开放式问题提供答案，这需要一些暂停的思想，他生成73.8个字符（平均接近15个单词）每分钟，以2017年研究中的先前的自由组成记录增长了三倍。

T5的句子复制错误率在每18或19个尝试字符中大约一个错误。他的自由作用错误率大约是每11或12个字符中的一个。当研究人员使用了一个事后的自动更正功能 - 类似于将智能手机键盘中的函数类似 - 为了清理措施，这些错误率明显降低：复印的低于1％，对于自由式仅超过2％以上。

Shenoy表示，与其他BCIS相比，这些错误率相当较低，Shenoy也是霍华德休斯医学院调查员。

“虽然手写可以接近每分钟20个单词，但我们倾向于每分钟大约125个单词说话，这是另一种补充手写的令人兴奋的方向。如果合并，这些系统可以在一起为有效沟通的患者提供更多选择，“Shenoy说。

该研究中使用的BCI受法律限制为调查使用，尚未批准商业用途。

斯坦福大学的技术许可办公室已申请与Willett，Henderson和Shenoy的工作相关的知识产权专利。

Henderson和Shenoy是武兴神经科学研究所的斯坦福和斯坦福Bio-X的成员。 唐纳德阿维斯诺，神经假肢翻译实验室的软件工程师博士是该研究的共同作者。 该研究的结果是亨德森和谢霍合约与叫做Braingate2（NCT00912041）之间的多机构联盟和临床试验之间进行的最新章节。 学习联合作者Leigh Hochberg，MD，博士，Massachusetts综合医院，棕色大学和Rhode Island的退伍军人事务卫生保健系统的神经科医生和神经科学家是Braingate2的赞助商研究员。 该研究由吴仔神经科学研究所，美国退伍军人事务部霍华德休斯医学院，国家健康部（授予UH2NS095548，R01DC009899，R01DC014034，R01DC014034，R01DC014034和U01NS098968），拉里和Pamela Garlick，Samuel和Betsy Reeves，以及西蒙斯基金会。