15 maart 2024 (Nanowerk Nieuws) Mensen met stemstoornissen, inclusief mensen met pathologische stembandaandoeningen of die herstellende zijn van een operatie tegen larynxkanker, kunnen het vaak moeilijk of onmogelijk vinden om te spreken. Dat kan binnenkort veranderen. Een team van UCLA-ingenieurs heeft een zacht, dun, rekbaar apparaatje van iets meer dan 1 vierkante meter uitgevonden dat op de huid buiten de keel kan worden bevestigd om mensen met disfunctionele stembanden te helpen hun stemfunctie terug te krijgen. Hun vooruitgang wordt gedetailleerd beschreven in het tijdschrift Nature Communications (“Spreken zonder stemplooien met behulp van een door machine learning ondersteund draagbaar detectie-actuatiesysteem”). Het nieuwe bio-elektrische systeem, ontwikkeld door Jun Chen, een assistent-professor bio-ingenieur aan de UCLA Samueli School of Engineering, en zijn collega’s, is in staat beweging in de strottenhoofdspieren van een persoon te detecteren en deze signalen met behulp van machinale spraak te vertalen naar hoorbare spraak. leertechnologie — met een nauwkeurigheid van bijna 95%. De doorbraak is de nieuwste in Chen's inspanningen om mensen met een handicap te helpen. Zijn team ontwikkelde eerder een draagbare handschoen die Amerikaanse gebarentaal in realtime naar Engelse spraak kan vertalen om gebruikers van ASL te helpen communiceren met mensen die niet kunnen gebaren. Het kleine nieuwe patchachtige apparaat bestaat uit twee componenten. Eén daarvan, een zelfaangedreven sensorcomponent, detecteert en zet signalen die door spierbewegingen worden gegenereerd, om in hifi, analyseerbare elektrische signalen; deze elektrische signalen worden vervolgens vertaald in spraaksignalen met behulp van een machinaal leeralgoritme. De andere, een activeringscomponent, zet deze spraaksignalen om in de gewenste stemuitdrukking. De twee componenten bevatten elk twee lagen: een laag biocompatibele siliconenverbinding polydimethylsiloxaan, of PDMS, met elastische eigenschappen, en een magnetische inductielaag gemaakt van koperen inductiespoelen. Tussen de twee componenten bevindt zich een vijfde laag die PDMS bevat, gemengd met micromagneten, die een magnetisch veld genereren.
Dankzij de twee componenten (en vijf lagen) van het apparaat kan het spierbewegingen omzetten in elektrische signalen die, met behulp van machinaal leren, uiteindelijk worden omgezet in spraaksignalen en hoorbare vocale expressie. (Afbeelding: Jun Chen Lab/UCLA) Gebruikmakend van een zacht magneto-elastisch detectiemechanisme ontwikkeld door het team van Chen in 2021 (Natuur materialen, “Groot magnetoelastisch effect in zachte systemen voor bio-elektronica”), is het apparaat in staat veranderingen in het magnetische veld te detecteren wanneer dit wordt gewijzigd als gevolg van mechanische krachten – in dit geval de beweging van de larynxspieren. De ingebedde kronkelige inductiespoelen in de magneto-elastische lagen helpen bij het genereren van hifi-elektrische signalen voor detectiedoeleinden. Het apparaat meet 1.2 inch aan elke kant, weegt ongeveer 7 gram en is slechts 0.06 inch dik. Met dubbelzijdige biocompatibele tape kan het gemakkelijk aan de keel van een persoon worden gehecht nabij de locatie van de stembanden en kan het worden hergebruikt door indien nodig de tape opnieuw aan te brengen. Stemstoornissen komen voor in alle leeftijden en demografische groepen; Uit onderzoek is gebleken dat bijna 30% van de mensen tijdens hun leven minstens één dergelijke stoornis zal ervaren. Maar met therapeutische benaderingen, zoals chirurgische ingrepen en stemtherapie, kan stemherstel drie maanden tot een jaar duren, waarbij sommige invasieve technieken een aanzienlijke periode van verplichte postoperatieve stemrust vereisen. “Bestaande oplossingen zoals draagbare elektro-larynx-apparaten en tracheo-oesofageale punctieprocedures kunnen ongemakkelijk, invasief of ongemakkelijk zijn”, zegt Chen, die leiding geeft aan de Wearable Bioelectronics Research Group aan de UCLA en vijf jaar geleden is uitgeroepen tot een van ‘s werelds meest geciteerde onderzoekers. een rij. “Dit nieuwe apparaat biedt een draagbare, niet-invasieve optie die patiënten kan helpen bij het communiceren tijdens de periode vóór de behandeling en tijdens de herstelperiode na de behandeling voor stemstoornissen.”
De draagbare technologie is ontworpen om flexibel genoeg te zijn om mee te bewegen en de activiteit van de larynxspieren onder de huid vast te leggen. (Afbeelding: juni Chen Lab/UCLA)
Hoe machine learning de draagbare technologie mogelijk maakt
In hun experimenten testten de onderzoekers de draagbare technologie op acht gezonde volwassenen. Ze verzamelden gegevens over de beweging van de larynxspieren en gebruikten een machine-learning-algoritme om de resulterende signalen aan bepaalde woorden te correleren. Vervolgens selecteerden ze een overeenkomstig uitgangsstemsignaal via de bedieningscomponent van het apparaat. Het onderzoeksteam demonstreerde de nauwkeurigheid van het systeem door de deelnemers vijf zinnen te laten uitspreken – zowel hardop als stemloos – waaronder ‘Hallo Rachel, hoe gaat het vandaag?’ en ik houd van je!" De algehele voorspellingsnauwkeurigheid van het model was 94.68%, waarbij het stemsignaal van de deelnemers werd versterkt door de activeringscomponent, wat aantoont dat het detectiemechanisme hun larynxbewegingssignaal herkende en overeenkwam met de overeenkomstige zin die de deelnemers wilden zeggen. In de toekomst is het onderzoeksteam van plan de woordenschat van het apparaat te blijven vergroten door middel van machinaal leren en het te testen bij mensen met spraakstoornissen.
Dankzij de twee componenten (en vijf lagen) van het apparaat kan het spierbewegingen omzetten in elektrische signalen die, met behulp van machinaal leren, uiteindelijk worden omgezet in spraaksignalen en hoorbare vocale expressie. (Afbeelding: Jun Chen Lab/UCLA) Gebruikmakend van een zacht magneto-elastisch detectiemechanisme ontwikkeld door het team van Chen in 2021 (Natuur materialen, “Groot magnetoelastisch effect in zachte systemen voor bio-elektronica”), is het apparaat in staat veranderingen in het magnetische veld te detecteren wanneer dit wordt gewijzigd als gevolg van mechanische krachten – in dit geval de beweging van de larynxspieren. De ingebedde kronkelige inductiespoelen in de magneto-elastische lagen helpen bij het genereren van hifi-elektrische signalen voor detectiedoeleinden. Het apparaat meet 1.2 inch aan elke kant, weegt ongeveer 7 gram en is slechts 0.06 inch dik. Met dubbelzijdige biocompatibele tape kan het gemakkelijk aan de keel van een persoon worden gehecht nabij de locatie van de stembanden en kan het worden hergebruikt door indien nodig de tape opnieuw aan te brengen. Stemstoornissen komen voor in alle leeftijden en demografische groepen; Uit onderzoek is gebleken dat bijna 30% van de mensen tijdens hun leven minstens één dergelijke stoornis zal ervaren. Maar met therapeutische benaderingen, zoals chirurgische ingrepen en stemtherapie, kan stemherstel drie maanden tot een jaar duren, waarbij sommige invasieve technieken een aanzienlijke periode van verplichte postoperatieve stemrust vereisen. “Bestaande oplossingen zoals draagbare elektro-larynx-apparaten en tracheo-oesofageale punctieprocedures kunnen ongemakkelijk, invasief of ongemakkelijk zijn”, zegt Chen, die leiding geeft aan de Wearable Bioelectronics Research Group aan de UCLA en vijf jaar geleden is uitgeroepen tot een van ‘s werelds meest geciteerde onderzoekers. een rij. “Dit nieuwe apparaat biedt een draagbare, niet-invasieve optie die patiënten kan helpen bij het communiceren tijdens de periode vóór de behandeling en tijdens de herstelperiode na de behandeling voor stemstoornissen.”
De draagbare technologie is ontworpen om flexibel genoeg te zijn om mee te bewegen en de activiteit van de larynxspieren onder de huid vast te leggen. (Afbeelding: juni Chen Lab/UCLA)
Hoe machine learning de draagbare technologie mogelijk maakt
In hun experimenten testten de onderzoekers de draagbare technologie op acht gezonde volwassenen. Ze verzamelden gegevens over de beweging van de larynxspieren en gebruikten een machine-learning-algoritme om de resulterende signalen aan bepaalde woorden te correleren. Vervolgens selecteerden ze een overeenkomstig uitgangsstemsignaal via de bedieningscomponent van het apparaat. Het onderzoeksteam demonstreerde de nauwkeurigheid van het systeem door de deelnemers vijf zinnen te laten uitspreken – zowel hardop als stemloos – waaronder ‘Hallo Rachel, hoe gaat het vandaag?’ en ik houd van je!" De algehele voorspellingsnauwkeurigheid van het model was 94.68%, waarbij het stemsignaal van de deelnemers werd versterkt door de activeringscomponent, wat aantoont dat het detectiemechanisme hun larynxbewegingssignaal herkende en overeenkwam met de overeenkomstige zin die de deelnemers wilden zeggen. In de toekomst is het onderzoeksteam van plan de woordenschat van het apparaat te blijven vergroten door middel van machinaal leren en het te testen bij mensen met spraakstoornissen.
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
- PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
- Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
- Bron: https://www.nanowerk.com/news2/robotics/newsid=64863.php
