STRIF
Member
Araştırmacılar konuşamayan felçli bir adamın beyin dalgalarını geliştirdikleri nöroprotez aygıtı yardımıyla cümlelere dönüştürdü. Hastanın söylemek istediği şeyler bir bilgisayar ekranına yansıdı. Üstelik çok kısa sürede! Ayrıyeten çalışma bu alanda bir birinci olarak kabul ediliyor. Bu niçinle felçli insanların bir daha irtibat kurmalarına yardımcı olması beklenen atılım büyük bir sevinçle karşılandı. Lakin çalışma elbette uzun yıllar ek araştırmaları gerektirecek. Ancak bir daha de faydalanma yahut hastalık niçiniyle konuşamayan beşerler için kıymetli bir adıma işaret ediyor.
Nöroprotez aygıtları felçli hastalara umut oluyor
Çalışmayı yöneten California, San Francisco Üniversitesinden (UCSF) beyin cerrahı Dr. Edward Chang niyetlerini aktardı. Dr. Chang, “Çoğumuz konuşma yoluyla ne kadar kolay irtibat kurduğumuzu kabul ediyoruz. Bu yeteneği kaybeden hastaların yıkımını hafifçeletmek için yeni bir kısmın başında olduğumuzu düşünmek heyecan verici.” dedi.
Her yıl binlerce insan felç, kaza yahut hastalık niçiniyle konuşma yeteneğini kaybediyor. Günümüzde felç niçiniyle konuşamayan yahut yazamayan insanların irtibat kurma biçimleri çok sonlu. New England Journal of Medicine‘de yayımlanan makaleye nazaran araştırmacılar dünyada bir birincisi başardı. Zira bu alandaki çalışmalarda, hastaların bir ekrandaki sözleri bir imleçle seçmesi gerekiyordu. Lakin UCSF grubu farklı bir prosedür geliştirdi. Takım, beyin dalgalarını tam cümlelere çeviren bir nöroprotez aygıtı geliştirerek beyindeki ses ile bağlı (ağız, çene) bölgeleri uyaran aktiviteleri takip etti.
Dr. Chang’ın takımı, konuşmaya yol açan beyin dalgalarının haritasını çıkarmak için yıllarını harcadı. birinci vakit içinderda araştırmacılar, epilepsi ameliyatı geçiren gönüllülerin beyinlerine süreksiz elektrotlar yerleştirdi. bu biçimdece beyin aktivitelerini konuşulan sözlerle eşleştirdiler. Lakin deneyin konuşamayan biri üzerinde gerçekleştirilmesinin vakti gelmişti. Takım geliştirdiği metodu 20 yaşındayken felç geçiren anartri (bilişsel fonksiyonun bulunmasına rağmen konuşamama durumu) hastası 36 yaşındaki bir adam üzerinde denedi. Felçli hasta 16 sene evvel beyin sapına darbe almıştı.
3-4 saniyede sözler ekrana yansıdı
Takım, Kol ve Sesin Beyin-Bilgisayar Arayüzü Güzelleştirmesi isimli yeni bir çalışma başlatmaya karar verdi. Birinci iştirakçiyi ise BRAVO1 olarak isimlendirdiler. BRAVO1 son derece sonlu baş, boyun ve uzuv hareketlerine sahipti. Araştırmacılar, “su”, “aile” ve “iyi” üzere günlük ömürde gerekli 50 sözlük bir söz hazinesi geliştirmeye çalıştı.
Akabinde konuşma motor korteksine (konuşmayı denetim eden bölge) bir elektrot yerleştirdiler. daha sonraki birkaç ay boyunca grup, 50 kelimeyi söylemeye çalışırken onun sinirsel aktivitesini kaydetti. Sonunda binden çok cümle oluşturabilecek 50 kelimeyi ayırt edebildi.
İşe yaradığını test etmek için ona söz setinden oluşturulmuş cümleler sundular ve sonuçları bir ekrana kaydettiler. ondan sonrasında ona “Bugün nasılsın?”, “Biraz su ister misiniz?” üzere sorular sordular. Felçli adam, “Çok iyiyim” ve “Hayır, susamadım” üzere karşılıklar verdi.
Sistem, yüzde 75’lik bir doğrulukla dakikada 18 söze kadar sinyalleri deşifre etti. Telefonlarda kullanılana misal bir otomatik düzeltme fonksiyonu muvaffakiyete katkıda bulundu. Baş müellif David Moses, “Hasta söylemeye çalıştıktan daha sonra sözün ekranda görünmesi yaklaşık üç ila dört saniye sürüyor.” dedi.
Nöroprotez aygıtları felçli hastalara umut oluyor
Çalışmayı yöneten California, San Francisco Üniversitesinden (UCSF) beyin cerrahı Dr. Edward Chang niyetlerini aktardı. Dr. Chang, “Çoğumuz konuşma yoluyla ne kadar kolay irtibat kurduğumuzu kabul ediyoruz. Bu yeteneği kaybeden hastaların yıkımını hafifçeletmek için yeni bir kısmın başında olduğumuzu düşünmek heyecan verici.” dedi.
Her yıl binlerce insan felç, kaza yahut hastalık niçiniyle konuşma yeteneğini kaybediyor. Günümüzde felç niçiniyle konuşamayan yahut yazamayan insanların irtibat kurma biçimleri çok sonlu. New England Journal of Medicine‘de yayımlanan makaleye nazaran araştırmacılar dünyada bir birincisi başardı. Zira bu alandaki çalışmalarda, hastaların bir ekrandaki sözleri bir imleçle seçmesi gerekiyordu. Lakin UCSF grubu farklı bir prosedür geliştirdi. Takım, beyin dalgalarını tam cümlelere çeviren bir nöroprotez aygıtı geliştirerek beyindeki ses ile bağlı (ağız, çene) bölgeleri uyaran aktiviteleri takip etti.
Dr. Chang’ın takımı, konuşmaya yol açan beyin dalgalarının haritasını çıkarmak için yıllarını harcadı. birinci vakit içinderda araştırmacılar, epilepsi ameliyatı geçiren gönüllülerin beyinlerine süreksiz elektrotlar yerleştirdi. bu biçimdece beyin aktivitelerini konuşulan sözlerle eşleştirdiler. Lakin deneyin konuşamayan biri üzerinde gerçekleştirilmesinin vakti gelmişti. Takım geliştirdiği metodu 20 yaşındayken felç geçiren anartri (bilişsel fonksiyonun bulunmasına rağmen konuşamama durumu) hastası 36 yaşındaki bir adam üzerinde denedi. Felçli hasta 16 sene evvel beyin sapına darbe almıştı.
3-4 saniyede sözler ekrana yansıdı
Takım, Kol ve Sesin Beyin-Bilgisayar Arayüzü Güzelleştirmesi isimli yeni bir çalışma başlatmaya karar verdi. Birinci iştirakçiyi ise BRAVO1 olarak isimlendirdiler. BRAVO1 son derece sonlu baş, boyun ve uzuv hareketlerine sahipti. Araştırmacılar, “su”, “aile” ve “iyi” üzere günlük ömürde gerekli 50 sözlük bir söz hazinesi geliştirmeye çalıştı.
Akabinde konuşma motor korteksine (konuşmayı denetim eden bölge) bir elektrot yerleştirdiler. daha sonraki birkaç ay boyunca grup, 50 kelimeyi söylemeye çalışırken onun sinirsel aktivitesini kaydetti. Sonunda binden çok cümle oluşturabilecek 50 kelimeyi ayırt edebildi.
İşe yaradığını test etmek için ona söz setinden oluşturulmuş cümleler sundular ve sonuçları bir ekrana kaydettiler. ondan sonrasında ona “Bugün nasılsın?”, “Biraz su ister misiniz?” üzere sorular sordular. Felçli adam, “Çok iyiyim” ve “Hayır, susamadım” üzere karşılıklar verdi.
Sistem, yüzde 75’lik bir doğrulukla dakikada 18 söze kadar sinyalleri deşifre etti. Telefonlarda kullanılana misal bir otomatik düzeltme fonksiyonu muvaffakiyete katkıda bulundu. Baş müellif David Moses, “Hasta söylemeye çalıştıktan daha sonra sözün ekranda görünmesi yaklaşık üç ila dört saniye sürüyor.” dedi.