Brain-to-Text Decoding: A Non-invasive Approach via Typing | Research – AI at Meta
Brain-to-Text Decoding: A Non-invasive Approach via Typing | Research - AI at Meta
Modern neuroprostheses can now restore communication in patients who have lost the ability to speakor move. However, the...続きを読む
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現代の神経義肢は、話すことや動くことができなくなった患者のコミュニケーションを回復することができますが、これらの侵襲的デバイスには神経外科手術に伴うリスクがあります。本研究では、脳活動から文をデコードする非侵襲的な方法を紹介し、35人の健康なボランティアを対象にその有効性を示しました。
Brain2Qwerty: 新しい深層学習アーキテクチャで、脳波（EEG）または磁気脳波（MEG）から文をデコードします。
性能: MEGを使用した場合、平均文字誤り率（CER）は32%で、EEGの67%を大幅に上回ります。最も優れた参加者では、CERが19%に達し、トレーニングセット外のさまざまな文を完全にデコード可能です。
エラー分析: デコーディングは運動プロセスに依存していることが示唆されており、タイピングエラーの分析からは高次の認知要因も関与していることがわかります。この研究は、侵襲的および非侵襲的手法のギャップを狭め、安全な脳-コンピュータインターフェースの開発への道を開くものです。非コミュニケーション患者のための新しい治療法の可能性を示しています。
