Неинвазивный интерфейс воспроизвел набираемый на клавиатуре текст по сигналам мозга
Средняя частота ошибок составила 29 процентов
Французские исследователи разработали неинвазивный интерфейс для декодирования набираемого на клавиатуре текста по активности головного мозга. Для сбора используется магнитоэнцефалография и электроэнцефалография. За преобразование сигналов головного мозга в последовательности символов отвечает созданная исследователями нейросетевая модель Brain2Qwerty. Лучшие результаты получились при использовании магнитоэнцефалографии. Средняя частота ошибок в символах при использовании этого метода оказалась на уровне 29 процентов, против 65 процентов у ЭЭГ. Статья с результатами опубликована в журнале Nature Neuroscience.
В последние годы интерфейсы «мозг-компьютер» совершили огромный скачок в развитии. Эти устройства позволяют вернуть людям с тяжелыми формами паралича и боковым амиотрофическим склерозом способность общаться. Нейроинтерфейсы считывают активность моторной коры головного мозга и переводят ее в текст со скоростью, приближающейся к уровню обычной речи. Однако самые эффективные из них требует хирургического вмешательства для имплантации электродов прямо в ткани мозга. Подобные операции могут быть опасны для пациента, а поддержание работоспособности вживленных чипов на протяжении его жизни остается сложной задачей. Поэтому исследователи пытаются разработать интерфейсы, которые не требовали бы хирургического вмешательства.
Наиболее распространенным методом для неинвазивного получения информации об активности головного мозга выступает электроэнцефалография (ЭЭГ). Этот метод фиксирует электрические потенциалы на коже головы с помощью шапочки с электродами. Однако кости черепа сильно искажают и ослабляют сигнал, что приводит к низкому соотношению сигнал-шум. Магнитоэнцефалография (МЭГ) предлагает более высокое значение этого параметра за счет измерения магнитных полей мозга, которые меньше искажаются другими тканями. Хотя до недавнего времени этот метод редко применялся для подобных