植入物将脑电波转化为单词

电脑屏幕上显示着这个问题：“你想喝水吗？”下面3个点闪烁着，接着陆续出现几个字，每次一个字：“不，我不渴。” 这是大脑活动生成的几个字——来自一个失语已经超过15年的人的大脑。15年前的一次中风让他的大脑和身体其他部分彻底“断联”，他几乎完全瘫痪了。他使用过许多技术来与外界沟通；最近，他用系在棒球帽上的指针敲击触摸屏上的单词，这种方法有效但速度很慢。他自愿参加我的研究小组在加州大学旧金山分校的临床试验，希望能开创一种更快速的方法。到目前为止，他只在研讨会上使用过大脑文本转换系统，但他希望帮助这项技术发展，使像他一样的人可以在日常生活中使用这项技术。

在试验研究中，我们在志愿者的大脑表面覆盖了一个薄薄的柔性电极阵列。电极记录神经信号，并发送至语音解码器，解码器将信号转换成他想要说的话。这是第一次有一位失语瘫痪者使用神经技术从大脑“广播”出整个单词，而不仅是字母。

这项试验是十几年来大脑控制语言底层机制研究的高峰，我们对迄今为止取得的成就感到非常自豪。但我们才刚刚开始。我在加州大学旧金山分校的实验室正在与世界各地的同事合作，使这项技术足够安全、稳定、可靠，可供家庭日常使用。我们还在努力提高系统性能，所以这是值得努力的。

在过去20年里，神经假体走过了漫长的道路。听觉假体植入物取得的进步最大，在设计上，它与内耳的耳蜗神经相连或者直接与听觉脑干相连。还有大量研究是关于视网膜和大脑视觉植入物的，以及如何为装有假肢手的人带来触觉。所有这些感觉修复术都是从外部世界获取信息，然后转化为电信号，并馈送到大脑的处理中心。

还有一些神经假体则与之相反，它们记录大脑的电活动，并将其转换为控制外部世界的信号，如机械臂、视频游戏控制器或计算机屏幕上的光标。最后一种控制模式已被BrainGate联盟等团体采用，使瘫痪者能够打字，有时一次一个字母，有时使用自动完成功能来加快打字过程。

为了实现大脑打字的功能，通常会将一个植入物植入到控制运动的大脑运动皮层中。然后，使用者想象某些物理动作来控制光标在虚拟键盘上移动。我的一些合作者在2021年的一篇论文中开创了另一种方法，让用户想象自己拿着一支笔在纸上书写字母，从而在运动皮层产生可转换成文本的信号。这种方法创造了新的速度纪录，志愿者每分钟可以写18个单词。

我们实验室采取了一种更为大胆的研究方法。我们不是解码用户移动光标或笔的意图，而是解码其控制声道的意图。声道由几十块控制喉部（通常称为喉头）、舌头和嘴唇的肌肉组成。

十几年前，我开始在这个领域工作。作为一名神经外科医生，我经常看到因严重受伤而失语的患者。令我吃惊的是，在许多病例中，脑损伤的位置及其导致的症状与我在医学院学到的并不匹配，我意识到，有关大脑是如何处理语言的，我们还有很多要学习。我决定研究基础的语言神经生物学，如果可能的话，再开发一种脑机接口（BMI），帮助失去交流能力的人恢复交流。除了神经外科背景外，我的团队还有语言学、电子工程、计算机科学、生物工程和医学方面的专业人才。我们正在临床试验中测试硬件和软件，探索脑机接口极限，确定我们可以帮助人们恢复什么样的语言能力。

语言是人类独有的能力之一。许多物种都可以发声，但只有人类能够将一组声音以无数不同的方式组合起来进行表达。这也是一个非常复杂的运动行为，一些专家认为这是人类表现的最复杂的运动行为。说话是经声道调节气流的产物；每一次发声，喉部声带都会产生听得见的振动，再通过改变嘴唇、下颌和舌头的形状，形成空气拂动。

以关节为基础的手臂和腿部肌肉只能以几种预先规定的方式运动，而声道的许多肌肉与之有很大的不同。例如，控制嘴唇的肌肉是括约肌，而舌头的肌肉更多由“液压”方式控制：舌头主要由固定体积的肌肉组织组成，移动舌头的一部分会改变舌头其他地方的形状。控制这些肌肉运动的物理特性与二头肌或腘绳肌完全不同。

由于有如此多的肌肉参与，而且每块肌肉都有如此多的自由度，所以基本上有无限多种可能的组合。但事实却是，人们说话仅用了很小一组核心动作（不同的语言略有不同）。例如，当讲英语的人发“d”音时，他们把舌头放在牙齿后面；当发“k”音时，舌头后部会向上碰到口腔后上部。很少有人能够意识到最简单的单词发音也需要精确、复杂和协调的肌肉动作。

我们小组专注于研究大脑运动皮层向面部、咽喉、口腔和舌头肌肉发送运动命令的这一部分。这部分大脑区域身兼数职：它们既管理肌肉运动产生语言，也管理这些肌肉运动完成吞咽、微笑和接吻等动作。

研究这些区域的神经活动的有效方法需要毫米级的空间分辨率和毫秒级的时间分辨率。在过去，非侵入性成像系统只能提供其中一个条件，无法两个条件都满足。开始这项研究时，我们发现，有关大脑活动模式如何关联最简单语音元素（音素和音节）的数据非常少。

在此，我们要感谢参与项目的志愿者。在美国加州大学旧金山分校癫痫中心，准备手术的癫痫患者通常会先通过手术将电极放置在他们的大脑表面几天，我们可以绘制他们癫痫发作时涉及的区域。在那“连线检修”的几天时间里，许多患者主动参加神经学研究试验，允许这些试验利用他们大脑中的电极记录，让我们能研究他们说话时的神经活动模式。

我们采用的技术被称为“皮层脑电图”（ECoG）。皮层脑电图系统的电极并不穿透大脑，而是位于大脑表面。其阵列可以包括几百个电极传感器，每个传感器记录着数千个神经元。目前，我们使用了一个有256个通道的阵列。我们早期的研究目标是发现人们说简单音节时大脑皮层的活动模式。我们请志愿者说出特定的声音和单词，同时记录他们的神经模式，并跟踪他们的舌头和嘴部运动。有时会让他们在面部涂上彩色涂料，使用计算机视觉系统提取运动姿态；有时则使用放置在患者下颌的超声波设备对他们的舌部运动进行成像。

我们用这些系统来匹配神经模式与声道运动。起初，我们对神经代码有很多疑问。其中一种可能性是神经活动对特定肌肉方向进行了编码，实质上大脑就像在键盘敲击按键一样，打开和关闭这些肌肉；另一种想法是代码决定了肌肉收缩的速度。还有一种想法是，神经活动与用来发声的肌肉收缩协调模式（例如，要发出“啊”这个音，舌头和下颌都需要向下运动）相对应。我们发现，存在一个控制声道不同部分的表征图，且大脑不同区域以协调的方式结合在一起，才能产生流利的言语。

我们的工作依赖于过去10年人工智能领域取得的进步。我们将所收集的关于神经活动和语音运动学的数据输入到神经网络中，然后让机器学习算法找到这两个数据集之间的关联模式。在神经活动和产生语音之间建立联系，计算机使用这种模型生成语音或文本是有可能的。但这项技术无法为瘫痪者训练算法，因为我们缺少一半数据：有神经模式，却没有相应的肌肉运动。

我们意识到，使用机器学习的明智方法是将问题分成两步。解码器先将来自大脑的信号转换成有意义的声道肌肉运动，然后将这些运动转换成合成语音或文本。

我们称之为仿生法，因为它模仿了生理机体；在人体中，神经活动直接负责声道的运动，而间接负责发出声音。这种方法的一大优势在于第二步，训练解码器将肌肉运动转换成声音。因为声道运动和声音之间的关系具有普遍性，我们可以利用来自未瘫痪者的大型数据集训练解码器。

下一项重大挑战是将这项技术带给真正能从中受益的人。美国国立卫生研究院（NIH）正在资助我们的试点试验，试验从2021年开始。我们已经有两名植入了皮层脑电图阵列的瘫痪志愿者，希望在未来几年招募更多。我们的主要目标是提高他们的交流能力，并用每分钟字数来衡量他们的表现。普通成年人每分钟可以在全键盘上打40个单词，打字员每分钟可打80多个单词。

我们认为利用语音系统能有更好的结果。人类说话的速度比打字快得多：一个说英语的人可以在一分钟内轻松说出150个单词。我们希望瘫痪者的交流速度能够达到每分钟100个单词。要实现这个目标还有很多工作要做，但我们的方法使它变成了一个可行的目标。

植入程序很常规。首先，外科医生移除一小部分头骨；接下来，将柔性皮层脑电图阵列轻轻地放在大脑皮层表面。然后将一个小端口固定在头骨上，通过头皮上的一个开口伸出来。目前我们需要这个端口，它连接着外部导线，传输来自电极的数据，但未来，我们希望实现系统的无线化。

我们考虑过使用穿透微电极，因为它们可以记录较小的神经群，提供更多的神经活动细节。但是对于临床应用来说，当前的硬件不像皮层脑电图那样稳固和安全，尤其是经过多年使用以后。

另一个考虑因素是，为了将神经信号转化为清晰的命令，穿透电极通常需要每天重新校准。对神经设备的研究表明，设备的准备速度和性能可靠性是吸引人们使用这项技术的关键。因此在建造长期使用的“即插即用”系统时，我们优先考虑稳定性。我们进行了一项研究，观察志愿者的神经信号随时间的变化，发现如果经历了多个会话和多天的数据模式，解码器的性能会更好。用机器学习术语来形容，那就是解码器的“权重”被继承下来，创建了稳定的神经信号。

由于观察大脑模式时，瘫痪志愿者不能说话，所以我们请第一位志愿者尝试了两种不同的方法。他从日常生活中常用的50个单词表开始，比如“饿”“渴”“请”“帮助”“电脑”等。在几个月的48次会话中，我们有时要求他想象说出单词表上的每一个单词，有时要求他明显地开口“说”出它们。我们发现，开口说话可以产生更清晰的大脑信号，足以训练解码算法。然后志愿者可以使用单词表中的单词来生成他自己选择的句子，比如“不，我不渴”。

我们现在正努力扩大词汇量。要做到这一点，需要继续完善当前的算法和接口，但我相信这些改进将在未来几个月或几年内完善。既然原理验证已确立，那么接下来的目标就是优化。我们的重点是提高系统速度和准确度，最重要的是，提高它的安全性和可靠性。现在应该进展得很快。

如果能够更好地了解我们试图解码的大脑系统，以及瘫痪如何改变大脑的活动，也许最大的突破就会到来。我们逐渐认识到，无法向声道肌肉发送指令的瘫痪者与能够向声道肌肉发送指令的癫痫患者的神经模式有着很大的不同。虽然对于基础神经科学，我们还有很多知识要学，但我们正在努力实现脑机接口工程的一项宏伟壮举。我们相信，这些都将帮助失语患者恢复交流能力。

文章来源于悦智网，作者张复伦

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