Konuşma ve İletişimin Takdirilmesi

Konuşma ve iletişim bozukluğu, bir kişinin kendini makul bir konuşma veya dil üretme yeteneğini azaltan geniş bir rahatsızlık yelpazesini kapsar.Bu koşullar beyin ve #8217; dil merkezleri, motor yolları kontrol eden kaslar veya periferik sinir sistemi. Ortak nedenler, travmatik beyin hasarı, sinir bozucu hastalıklar (örneğin amyotrofik daha sonra) ile ilgili olarak, Parkinson ve #8217; hastalık, ve çoklu scleroz), calisozlar ve konjenital koşullar, konuşma bozukluğu gibi.

Geleneksel yardımcı teknolojiler, örneğin augmentative ve alternatif iletişim (AAC) cihazlar (örneğin, metin-to-speech tabletleri, göz izleme sistemleri), kısmen rahatlama sağlar, ancak genellikle canlı gönüllü hareket veya bilişsel çaba gerektirir. bireyler için kilitli-in sendromlu veya tam pariz, hatta bu seçenekler tamamen beyin veya periferik sinirlerle doğrudan doğrudan doğruya doğru yollara bakarak zarar görmeyi amaçlar.

Neural Mühendislik Yaklaşımları

Neural mühendisliği, sinir mühendisliği, bilgisayar bilimi ve malzeme bilimi ile ilgili verileri, kayıt yapan cihazlar veya modülel aktiviteyi yönlendiren cihazlar oluşturmak için uygular. Konuşma restorasyonu için, üç temel yaklaşım ortaya çıktı: beyin-bilgisayar arayüzleri (BCIs) bu, konuşma niyetlerini sinir sinyallerinden, sinir uyarılayan sinir uyarım cihazları, ve sinir bozucu ses yapıları kullanan ve sinir bozucu sistemler.

Beyin-Bilgisayar Interfaces (BCIs)

BCIs, beyin ve dış bir cihaz arasında doğrudan bir iletişim yolu kuruyor. Konuşma bağlamında BCIs, belirli bir kelime, telefon veya cümle hakkında konuşma niyetiyle ilişkili sinir aktivitesini tespit ediyor. Bu etkinlik daha sonra metin veya sentetik konuşma çıktısı ile kodlanıyor.

  • [FONT:0)Signal Acquisition:[Döneticileri) veya elektrokortik (ECoG) ızgaralar, elektrotfazyasal olmayan yöntemlere göre yüksek uzaysal ve zamansal olmayan yöntemler kullanılarak yakalanır.Invasküler mikroelektrositoskop (EEG) veya yakın spektroskopi (örneğin, b) veya elektrokortikografi (ECoG) gibi, yüksek doğrusal olmayan ve zamansal olmayan yöntemlere sahiptir.
  • [FONT:0)Doğa İşleme ve Dekoding: Raw sinir verileri filtrelenmiş, geliştirilmiş ve makine öğrenme algoritmaları kullanarak komutlara tercüme edilmiştir. Deep learning models, özellikle de tekrarlayan sinir ağları ve transformatörler, 23.000 kelimelik bir hata oranıyla dakika içinde konuşma gösteriminin doğruluğunu dramatik bir şekilde geliştirdiler.
  • [FONT:0)Output Generation:[Dönetici:[Dönetici:0)Dekod dil içeriği bir ekran veya ses üzerinde bir konuşma sentezleyicisi aracılığıyla görüntü geri bildirim sağlamak için bir dijital avatara dönüştürülür.

Son gelişmeler, kablosuz BCIs'in gelişimini, percutaneous telleri ortadan kaldırmak, enfeksiyon riskini azaltmak ve hasta konforunu geliştirmektir. [Ücretsiz[DÜT:0)BrainGate) konsorsiyumu bu gelişmelerin çoğunu ortaya çıkardı, ilk gerçek zamanlı iletişimin tetrapleji ile insanlarda bir in vitro BCI kullanarak ortaya çıktı.

Neural Stimulation Cihazları

Konuşma konuşma yerine, sinir uyarı cihazları, konuşma fonksiyonunu geri yüklemek veya geliştirmek için aktif olarak modüle sinir devreleri yapar. Bunlar özellikle disarthria veya apraxia gibi motor konuşma bozuklukları için ilgilidir. Anahtar yaklaşımlar şunlardır:

  • [DBS:0) Deep Brain Stimulation (DBS): ) DBS derin beyin yapıları (örneğin, subthalamic nu, globus pallidus internus) hareket bozukluklarını tedavi etmek için implante etmek ve geliştirmek için hipokintik disartoslar içerir.
  • [Vagus Nerve Stimulation (VNS): VNS rehabilitasyonu ile eşleştirilmiş, konuşma terapisi sırasında vagus sinirini teşvik ederek, hastalar sadece tedaviden daha büyük gelişmeler elde edebilir.
  • [FONT:0)Spinal ve Peripheral Nerve Stimulation:[Döneticileri ve bağımsız solunum kas pariz (örneğin, yüksek omurdak yaralanma), phrenic sinir pacing gönüllü nefes geri alabilir, konuşma desteği sağlayabilir. Benzer şekilde, tekrarlayan laryngeal sinir uyarıları tek taraflı ses parizli hastalarda ses kataraktını artırabilir.

[FONT=0] Mayo Clinic[DÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞ

Nöroprosthetic Talk Systems

Doğal konuşma üretimi imkansız olduğunda, nöroprosthetics ses aygıtını değiştirebilir veya artırabilir.Bu sistemler şunları içerir:

  • [FONT:0]Syn Voice Jeneratörs:[DÜDÜDÜDÜDÜDÜSTRİYELER:0)EG, bir sanal ses yolunu kontrol etmek için ECoG sinyalleri kullanarak, doğal olarak seslendirme sesiyle seslendirmek için tamamen ses yolunu atlatmak.Bu yaklaşım mektubu mektupla yazma mektubunun şişen toparlanmasından kaçınır.
  • [FONT:0)Laryngeal Prosthes:) Prejektöre maruz kalan kişiler için elektrolarynx cihazlar, sinir kontrolü ile yükseltilir. Experimental prototipleri kullanıcıların boyun kaslarından veya kortical aktiviteden sinyalleri kullanarak sinyalleri modüle etmesine izin verir, daha ekspres bir konuşma sağlar.
  • [FONT:0]Soft Robotik Akımlar:[Döneticiler, yüz ve boyuna çene, dudak ve dil hareketlerine yardımcı olmak için yumuşak robotik sistemler geliştiriyorlar. Bu eylemciler kafaya bağlı kameralar veya elektromiyografi (EMG) sinyalleri, kısmi pariz için non-vazif bir alternatif sunuyor.

Mevcut Araştırma ve Klinik Uygulamaları

Birkaç kesim projesi laboratuvardan klinike kadar sinir mühendisliğidir. Stanford Üniversitesi'nde, Dr. Jaimie Henderson ve Dr. Krishna Shenoy, ALS ile bir katılımcıyı bir araya getiren bir bilgisayar eğriliği geliştirdi.Bu sistem, merkezi bir gyrus'da 96 kanal mikro mikroelectrode implante edilen bir ekip, decoding el hareketlerini bir bilgisayar eğriliği kontrol etmeye çalıştı.

ECoG'nin dünyasında, Dr. Edward Chang tarafından geliştirilen bir medyaya ait olan beyin sinyalleri, sinir bozucu bir konuşma hareketlerine yol açan bir sistem gösterdi. 2021 yılında, ekibi, beyin sinyallerini doğrudan metin olarak gösteren cümlelerle, bir beyinsel iletişimin şiddetli bir doğrulukla elde eden bir ortamdaki bir beyin sapıklığıyla birlikte, aynı grup ECoG'yu kullanarak, aynı grup, aynı grup, aynı zamanda, aynı grup, ECoG'yu, zihinsel bir iletişime doğru çeviren bir adım atarak, bir araya getirdi.

0:0)Synck Stentrode[[Dönetici: 1 ) Daha az vazif bir BCI seçeneği temsil eder. Bu stilize dizi, jugular vein üzerinden teslim edilir ve 2020'de insan denemeleri için FDA onayı aldı ve erken sonuçlar, hastalar sistemi kullanarak bilgisayar bir eğrisi çalıştırabilir ve tipte bir şekilde kullanabilir.

İnme sonrası konuşma rehabilitasyonu için, Pittsburgh Üniversitesi'nden 2023 klinik bir deneme, hedefsiz eğitimle eşleştirilmiş olarak mevcut uyarı (tDCS) ile eşleştirilmiş olan geçici uyarıları önermeye kıyasla önemli ölçüde daha fazla gelişme gösterdi.

Meydanlar ve Sınırlar

Dikkat çekici ilerlemeye rağmen, rutin klinik araçlar haline gelmeden konuşma için sinir mühendisliği çözümleri.

Teknik Meydanlar

  • [FONT:0)Signal Stability and Longevity:) Intracortical mikroelectrodes genellikle uzun süreli olarak kısaltılır ve bağışıklık yanıtı nedeniyle, esnek polimer probları ve biyoaktif kaplamalar gibi, sinyal kalitesini azaltmak için uzun vadeli güvenilirlik ortaya çıkar.
  • [FONT:0)Decoding Truth and Speed:[Dönetici:[Dönetici:0) Mevcut devlet-of-the-art BCIs hala gerçek zamanlı kullanımda% 20'nin üzerinde hata oranları üretmektedir. Hatalar, dil modellerini geliştirmek ve bağlamsal cuları (örneğin, kullanıcı tarihi, konu) dahil etmek, ancak doğal olarak hassas bir şekilde doğruluğa ulaşmak için devam eden bir zorluktır.
  • [FONT:0)Latency:[Dönetici:[Dönetici: 0) Bir BCI için doğal hissetmek için, dekoding, sinir niyetinin 200 milisaniyesinde meydana gelmelidir. Bazı sistemler bu eşine yaklaşırken, iletimde gecikmeler (özellikle kablosuz implantlar ile) sohbet akan akışlarını bozabilir.

Klinik ve Düzenlemek

  • [FONT:0]Surgical Risk: [Dönetici: [Dönetici:0] Invasive BCIs, elektrot implantasyon için kriminotomi gerektirir, enfeksiyon risklerini, kanamayı ve nörolojik hasarları taşır. EEG veya fNIRS kurban sinyaline sahip olma.
  • [FONT:0)Yönerge Onay:[Dönetici:[Dönetici:0)Yönergesel Onay:[Dönetici:0)[Dönergeselleştirilmiş, yazılım-updatable cihazlar için yol yolları, FDA tarafından Sınıf III tıbbi cihazlar olarak sınıflandırılmıştır, kapsamlı güvenlik ve etkinlik denemeleri gerektiren.
  • [FONT:0]Cost ve Accessability:[Dönetici:[Dönetici:0)))))))))En iyi sağlık sistemlerinden gelen geri ödemeler, sağlık kesintileri dahil olmak üzere on binlerce dolara mal olur.

Etik düşünceler

  • [FONT:0) Bilgilendirilmiş Konsolid:[Dönetici:[Dönetici:0) BCI denemelerinde katılımcılar genellikle ciddi iletişim bozukluğuna sahiptir ve risklerin tam anlayışını sağlamak için zorlaşırlar.
  • [FONT=0]Data Privacy and Security:[Dönetici sinyalleri, düşünceler, duygular ve niyetler hakkında samimi bilgiler içeriyor. Bir BCI'nin yetkili erişimi veya hacklenmesi, daha önce görülmemiş gizlilik ihlallerine yol açabilir.
  • [FONT:0]Equity ve Access:[Dönetici:[Dönetici pahalı ve az kalırsa, sadece zengin hastalar fayda sağlayacaktır, mevcut sağlık eşitsizliklerini genişletecektir. Kamu yatırımları ve kravatlı fiyat modelleri geniş dağıtım elde etmek için gerekli olabilir.

Bu zorlukların ele alınması, nörobilimciler, mühendisler, klinikler, etikler ve düzenleyiciler arasında disiplinler arası işbirliği gerektirir.TheurFLT:0)IEEE Brain Initiative) ve benzer kuruluşlar en iyi uygulamaları ve etik yönergeleri oluşturmak için çalışmaktadır.

Future Yol Tarifi

Sonraki on yıl, sinir mühendisliği yapay zeka, malzeme bilimi ve miniaturized elektronik ile önemli ilerlemeler vaat ediyor.

Yüksek Çözünürlük, Uzun Süreli İmplantlar

Sonraki nesil elektrot dizileri, binlerce kanal (vs. yüz bugün) beyin ve#8217 ile eşleşen esnek substratlar ile birlikte, Neuralink ve NöroPace gibi mekanik özellikler, kablosuz güç iletimi ve veri akışı ile tam implantatif sistemler geliştiriyor. Bu cihazlar kronik BCI kullanımı için işlevsel kalabilir.

Kapalı-Loop ve Adaptive Systems

Future BCIs sadece kod konuşmayacak, ancak aynı zamanda gerçek zamanlı geri bildirimler performans optimize edecek. Örneğin, kapalı bir BCI, kullanıcı karıştırıldığında veya sinyal kalitesi düşük olduğunda ve ayarlanan bir sinir uyaranlayıcıları yalnızca konuşma girişimleri tespit edildiğinde, batarya ömrünü uzatabilir ve yan etkileri azaltır.

Doğal Dil İşleme ile Bütünleşme

Büyük dil modelleri (GPT-4 gibi), kısmi sinyal dekodingten gelen kelimeleri tahmin etmek, hataları geliştirmek ve hataları azaltmak için BCIs'ye entegre edilebilir.Bu zaten test ediliyor: Texas Üniversitesi'nden 2024 bir BCI daha önce yapılan bir dönüştürücü modeli gösterdi.

Non-Invasive and Home-Use Devices

İnvaziv BCIs en yüksek performans sunarken, birçok hasta, yüksek hacimli fNIRS'nin kombinasyonunu tercih edebilir ve sağlıklı gönüllülerin% 70'ini gösteren ilk çalışmalarla, tedavi veya iletişim desteği için günlük olarak kullanabileceğini tercih edebilir.

Kişiselleştirilmiş Rehabilitasyon Protokolleri

Neural uyarı kişiselleştirilmiş, uyarlayıcı rejimlere doğru hareket edecek. Örneğin, aphasia'dan bir hasta, hedefli transkranial elektrik uyarısını (tES) sağlayan bir farmakülatörü gerçek zamanlı olarak performans ve sinirsel yanıta dayalı olarak ayarlanabilir.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Neural mühendisliği, konuşma ve iletişim bozukluğu olan bireyler için dönüştürücü çözümler sunmanın eşiğinde duruyor. Doğrudan sinir sistemi ile bağlantılı olarak, araştırmacılar ve klinikler konuşma yeteneğinin geri çekilmesi, türü ve diğerleriyle bağlantı kurma yeteneğinin artırılması, özellikle de uzun vadeli güvenilirlik elde ettiğinde bile, bu deşifre edilen yüksek denetimli yüksek riskliler ile konuşmaya devam eden milyonlarca insan için, iyileşmeye devam eden bilimsel ilerlemelere ve disiplinler arası ilerlemelere izin verecek teknolojiler yaratıyor.