quot； 创意“打字；新方法：每分钟可写近30个字符，错误率仅为6.13%-Nature子刊-量子比特，
头上戴着特殊装备，然后你可以在屏幕上展示自己的想法。
他在脑内默读字母“代号”*，平均约2秒钟就能输出一个字母，最终平均字符错误率仅为6.13%。
据研究人员介绍，该混合机接口可以说是对麻痹和als患者的福音。
去年，斯坦大学研究小组也对麻痹不能说话的老爷爷嵌入了布莱恩机器接口，成果登上了Nature的封面。
现在，通过这个布莱恩机器接口读取脑内“声音”的队伍，来自加利福尼亚大学旧金山分校UCSF。
最近，他们的相关论文刊登在了Nature Communications上。
嵌入混合机接口，读取脑的“声音”并嵌入患者头部的装置如下。
一组高密度电极，即128通道皮层电图（ECoG）阵列；另外，还有用于连接嵌入式设备和外部系统的经皮连接器。
其实在2019年，这些设备被嵌入了这个病人的头部。几年过去了，现在没有手术并发症。
在拼写测试正式开始之前，收集和预处理数据。
研究人员通过移植的ECoG阵列和外部计算机系统，提取和分析高伽马活动（High-gamma activity，HGA）和低频信号Low-frequency signal，LFS）等患者的神经特征。
其中，高伽马活动是判断成人认知功能的重要指标；分析低频振动有助于判断脑内想象的语音和脑损伤程度。
为了提高数据质量，使用滤波器对得到的数据进行噪声降低处理。
从这些数据中我们发现，病人瘫痪不能说话，但他的头脑基本正常。
接下来，拼写测试正式开始。首先，患者在脑内默读单词自动唤醒AI。
然后，根据屏幕上显示的问题，在脑海中用文字回答，根据提示每2秒钟想象一次文字。
但他在脑海中默读的不是每个字符本身的读音，而是它的北约代码。例如α代替aβ代替b。
北约代码比字母本身发音更长，变化更多，所以在逻辑上应该更容易辨别。
为了证明默读北约代码发音比字母本身的发音更有效，研究人员专门进行了对比实验。
结果发现，在默读北约代码的情况下，大脑神经活动的整体差异比读字母原音明显，整体识别精度也更高。
在患者“思维输出”的同时，基于RNN的字母分类模型处理所有神经时间窗。
研究人员设计了单词错误率[wer]，文字错误率[cer]，每分钟单词数[wpm]等指标，并对解码的句子进行了评价。
结果，对于1152个词汇表，文字错误率的中值接近6.13%，单词错误率的中值为10.53%。
也就是说，患者想象的这些单词中，近9成可以一次准确地表达。
另外，将该方法展开到9170个词汇表中，文字平均错误率也为8.23%。
事实上，该队去年制造了类似的“创意输出”装备。当时，他们成功地“说”了开头瘫痪、失语多年的患者，每分钟能表达15个词左右。
但是，AI掌握的总词汇量只有50多个，解码错误率约为25%。
由此可见，在一年左右的时间里，研究团队对该混合机接口进行了飞跃式升级。
当然，也有人说，病人现在必须以预先设定的速度想象字母读数，比如每2.5秒想象一次。这缺乏灵活性。
此外，目前的结果仅限于一个参与者，这种方法如何有效，随后需要更多的病人来验证。
研究团队简介最后，让我们看看本研究背后的团队。他们来自加利福尼亚大学旧金山分校UCSF维尔神经科学研究所。
UCSF加州大学系统的10所学校之一。
论文合著有Sean L.Metzger、Jessie R.Liu和David A.Moses三人，他们目前是UCSF博士研究生。
通讯作者Edward F.Chang教授，现任神经外科医生兼UCSF神经外科系主任。
Chang教授博士毕业于UCSF，在UC伯克利从事认知神经科学的博士后研究。
他的重点研究方向是语言、运动和人类情感的大脑机制，希望借此使瘫痪和语言障碍患者能够恢复一定的正常功能。
论文地址：https：//www.nature.com/articles/s41467-022-33611-3参考链接：[1]https：//www.YouTube.com/watchv= brain-implant-letters-paralyzed-speak/[3]https：//www.nature.com/articles/s41586-021-03506-2