Une nouvelle innovation technologique pourrait un jour aider les personnes incapables de parler en raison de problèmes neurologiques, leur permettant de retrouver la capacité de communiquer via une interface cerveau-ordinateur.
Le professeur Gregory Cogan, spécialiste en neurologie à la faculté de médecine de l’université Duke, a déclaré que de nombreux patients souffrant de troubles moteurs débilitants, tels que la sclérose latérale amyotrophique (SLA) ou le syndrome de verrouillage, ont des difficultés à communiquer. Les outils de communication actuellement disponibles sont souvent lents et peu pratiques.
L’écart entre la vitesse naturelle de la parole et son décodage est dû, en partie, au nombre relativement faible de capteurs d’activité cérébrale pouvant être intégrés à la surface du cerveau. Moins de capteurs signifie moins d’informations disponibles pour le décodage.
Pour surmonter ces limitations, le laboratoire de génie biomédical du Duke’s Institute for Brain Science a développé des capteurs cérébraux à haute densité, extrêmement fins et flexibles. L’équipe a pu intégrer 256 capteurs cérébraux microscopiques sur une planche en plastique médical flexible de la taille d’un timbre-poste.
De très petites distances entre les neurones peuvent générer des modèles d’activité très variés pendant la parole. Il est donc essentiel de pouvoir distinguer les signaux des cellules cérébrales voisines pour faire des prédictions précises sur l’intention de la parole.
Après avoir fabriqué ce nouvel implant, l’équipe a recruté quatre patients pour tester les dispositifs lors d’opérations cérébrales pour d’autres affections telles que le traitement de la maladie de Parkinson ou l’ablation de tumeurs. Dans le cadre de l’expérience, le dispositif a été placé temporairement sur les patients, avec un temps limité pour le tester en salle d’opération.
Pendant que l’appareil était implanté, l’équipe a enregistré l’activité dans le cortex moteur du cerveau pendant que les patients répétaient 52 mots absurdes pour voir comment il coordonnait environ 100 muscles impliqués dans la production des sons.
Les données ont montré que certains sons généraient des modèles d’activité distincts et que ces modèles se chevauchaient parfois, de la même manière que les musiciens d’un orchestre mélangent leurs notes. Les données ont ensuite été utilisées pour entraîner un algorithme d’apprentissage automatique afin d’estimer sa précision dans la prédiction des sons en fonction de l’activité cérébrale.
L’algorithme était précis à environ 84 % pour le premier son d’un mot absurde, mais cette précision diminuait lorsque le décodeur analysait les sons au milieu ou à la fin d’un mot absurde.
Cependant, ce niveau de précision a été atteint en utilisant seulement 90 secondes de données vocales au cours du test de 15 minutes. Il s’agit d’une avancée significative, étant donné que d’autres approches similaires nécessitent des heures ou des jours de données pour fonctionner au même niveau. Même si elle est encore plus lente que la parole naturelle, cette technologie ouvre une voie prometteuse vers un avenir où la communication via l’interface cerveau-ordinateur pourra devenir plus efficace.
L’étude détaillée a été récemment publiée dans la revue Nature Communications.
Source : 360medical.ro
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2023-11-26 20:53:47
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