通过将磁脑记录技术与人工智能算法相结合，我
作者：bet356亚洲版本体育日期：2025/12/04 浏览：
□ 楚天都市报吉木新闻记者赵雪春的“思想之声”田娟有望从幻想走向现实。近日，华中科技大学同济医学院附属同济医院神经外科舒凯教授团队与华中科技大学人工智能与自动化系吴东瑞教授团队的联合研究成果发表在国际神经工程学权威期刊Journal of Neuroengineering上。他们首次将磁脑记录技术与人工智能算法相结合，对中文单词进行无创解码，为我国数百万失语症患者重新获得说话能力带来了希望。在我国，数以百万计的中风和肌萎缩侧索硬化症患者被困在“沉默之笼”中。他们想得很清楚，但不会说话。 “传统脑机接口r“需要患者长时间训练，沟通效率低。”舒凯教授解释说，团队的目标是让机器直接读取大脑中的语音思想，实现自然交流。但目前针对汉语语音脑机接口的研究较少，主要集中在音节层面，且词汇量较小，实际交流困难。而且现有研究主要依靠侵入式采集脑部信号，存在手术风险，难以传播。此外，目前主流的非侵入式脑机接口主要采用脑机接口技术。脑电图或近红外技术虽然方便，但容易受到头骨和头皮信号的干扰，而且空间分辨率低，研究团队创新性地选择了脑磁图作为信号采集工具。raphy直接测量神经元活动产生的微弱磁信号，受组织干扰影响较小，具有毫秒级的时间分辨率和毫米级的空间分辨率。舒凯教授打了一个生动的比喻。 “如果说脑电图测试就像隔着墙壁听一段模糊的对话，那么脑磁图就像有一扇透明的玻璃窗，可以让我们实时监测大脑的语言网络，可以更清晰地‘观察’活动，从部分中准确识别出相应的单词，通过复杂多变的脑磁信号是最大的挑战。研究团队提出了一种“语音辅助多模态解码算法”。该算法的聪明之处在于，它将文本和合成语音作为对偶引入。在训练人工智能模型时，模型不仅可以学习大脑的磁信号与文本之间的关系。相应的单词（语义），而且还将该单词的合成语音与其进行比较（声学属性）。这类似于大脑解释语言概念的方式，不仅参考单词的含义，还参考发音规则，并利用对比学习技术引导人工智能将多模态信息排列到统一的特征空间中。实验结果表明，这种多式联运知识支持机制更好地显着提高了模型的特征提取能力，在48词分类任务中实现了高达46.21%的解码准确率。该研究还进一步探讨了大脑颞叶和感觉运动皮层在汉语语音产生中的重要作用，加深了我们对语言神经机制的理解。该研究不仅是汉语语音脑机接口领域“0到1”的突破，也是医学与工业协同创新的典范。作为科技科学不断成熟，希望中国无创脑机接口能够突破实验室，真正帮助广大患者，让失语症患者重新“说话”，为我国脑研究和智能医疗贡献“同济智慧”。
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