15 Mart 2024 (Nanowerk Haberleri) Patolojik ses teli rahatsızlığı olanlar veya gırtlak kanseri ameliyatı sonrası iyileşme sürecinde olan kişiler de dahil olmak üzere ses bozuklukları olan kişiler, çoğu zaman konuşmayı zor veya imkansız bulabilirler. Bu yakında değişebilir. UCLA mühendislerinden oluşan bir ekip, ses telleri işlevsiz olan kişilerin ses fonksiyonlarını yeniden kazanmalarına yardımcı olmak için boğazın dışındaki cilde takılabilen, 1 inç kareden biraz daha büyük olan yumuşak, ince ve esnek bir cihaz icat etti. İlerlemeleri dergide ayrıntılı olarak anlatılıyor Doğa İletişim (“Makine öğrenimi destekli giyilebilir algılama-harekete geçirme sistemi kullanarak ses telleri olmadan konuşmak”). UCLA Samueli Mühendislik Okulu'nda biyomühendislik alanında yardımcı doçent olan Jun Chen ve meslektaşları tarafından geliştirilen yeni biyoelektrik sistem, kişinin gırtlak kaslarındaki hareketi algılayabiliyor ve bu sinyalleri makine yardımıyla duyulabilir konuşmaya çevirebiliyor. öğrenme teknolojisi — neredeyse %95 doğrulukla. Bu buluş, Chen'in engellilere yardım etme çabalarının sonuncusu oldu. Ekibi daha önce, ASL kullanıcılarının işaret dilini bilmeyenlerle iletişim kurmasına yardımcı olmak için Amerikan İşaret Dilini gerçek zamanlı olarak İngilizce konuşmaya çevirebilen giyilebilir bir eldiven geliştirmişti. Küçük yeni yama benzeri cihaz iki bileşenden oluşuyor. Kendi kendine güç sağlayan bir algılama bileşeni olan birincisi, kas hareketleri tarafından üretilen sinyalleri algılar ve yüksek doğrulukta, analiz edilebilir elektrik sinyallerine dönüştürür; bu elektrik sinyalleri daha sonra bir makine öğrenme algoritması kullanılarak konuşma sinyallerine dönüştürülür. Bir harekete geçirme bileşeni olan diğeri, bu konuşma sinyallerini istenen ses ifadesine dönüştürür. İki bileşenin her biri iki katman içerir: elastik özelliklere sahip biyouyumlu silikon bileşiği polidimetilsiloksan veya PDMS katmanı ve bakır endüksiyon bobinlerinden yapılmış bir manyetik endüksiyon katmanı. İki bileşen arasına sıkıştırılmış, manyetik bir alan oluşturan, mikromıknatıslarla karıştırılmış PDMS içeren beşinci bir katmandır.
Cihazın iki bileşeni ve beş katmanı, kas hareketini elektrik sinyallerine dönüştürmesine olanak tanıyor ve bu sinyaller, makine öğreniminin yardımıyla en sonunda konuşma sinyallerine ve sesli vokal ifadeye dönüştürülüyor. (Resim: Jun Chen Lab/UCLA) Chen'in ekibi tarafından 2021'de geliştirilen yumuşak manyetoelastik algılama mekanizmasından faydalanılıyor (Doğa Malzemeleri, “Biyoelektronik için yumuşak sistemlerde dev manyetoelastik etki”), cihaz, mekanik kuvvetlerin (bu durumda gırtlak kaslarının hareketi) bir sonucu olarak değiştiğinde manyetik alandaki değişiklikleri tespit etme kapasitesine sahiptir. Manyetoelastik katmanlardaki gömülü serpantin indüksiyon bobinleri, algılama amacıyla yüksek kaliteli elektrik sinyallerinin üretilmesine yardımcı olur. Her iki tarafı da 1.2 inç olan cihaz yaklaşık 7 gram ağırlığında ve yalnızca 0.06 inç kalınlığında. Çift taraflı biyouyumlu bant sayesinde kişinin boğazına ses tellerinin bulunduğu yere kolaylıkla yapışabiliyor ve gerektiğinde bant tekrar uygulanarak yeniden kullanılabiliyor. Ses bozuklukları her yaşta ve demografik grupta yaygındır; Araştırmalar, insanların yaklaşık %30'unun yaşamları boyunca bu tür rahatsızlıklardan en az birini yaşayacağını göstermiştir. Ancak cerrahi müdahaleler ve ses terapisi gibi terapötik yaklaşımlarla sesin iyileşmesi üç aydan bir yıla kadar uzayabilir ve bazı invazif teknikler ameliyat sonrası önemli bir süre zorunlu ses istirahati gerektirir. UCLA'da Giyilebilir Biyoelektronik Araştırma Grubu'na liderlik eden Chen, "Elde taşınan elektro-gırtlak cihazları ve trakeoözofageal delme prosedürleri gibi mevcut çözümler uygunsuz, invaziv veya rahatsız edici olabilir" dedi ve beş yıl boyunca dünyanın en çok alıntı yapılan araştırmacılarından biri seçildi. Bir satır. "Bu yeni cihaz, hastaların tedaviden önceki dönemde ve ses bozuklukları için tedavi sonrası iyileşme döneminde iletişim kurmalarına yardımcı olabilecek, giyilebilir, invazif olmayan bir seçenek sunuyor."
Giyilebilir teknoloji, derinin altındaki gırtlak kaslarının hareketiyle birlikte hareket edebilecek ve onların aktivitesini yakalayabilecek kadar esnek olacak şekilde tasarlandı. (Resim: Jun Chen Laboratuvarı/UCLA)
Makine öğrenimi giyilebilir teknolojiyi nasıl mümkün kılıyor?
Araştırmacılar, deneylerinde giyilebilir teknolojiyi sekiz sağlıklı yetişkin üzerinde test etti. Laringeal kas hareketi hakkında veri topladılar ve elde edilen sinyalleri belirli kelimelerle ilişkilendirmek için bir makine öğrenme algoritması kullandılar. Daha sonra cihazın çalıştırma bileşeni aracılığıyla karşılık gelen çıkış ses sinyalini seçtiler. Araştırma ekibi, katılımcılara "Merhaba Rachel, bugün nasılsın?" dahil olmak üzere hem yüksek sesle hem de sessiz olarak beş cümle telaffuz ettirerek sistemin doğruluğunu gösterdi. ve ben seni seviyorum!" Modelin genel tahmin doğruluğu %94.68'di; katılımcıların ses sinyali, çalıştırma bileşeni tarafından güçlendirildi; bu, algılama mekanizmasının gırtlak hareket sinyalini tanıdığını ve katılımcıların söylemek istediği karşılık gelen cümleyle eşleştiğini gösterdi. Araştırma ekibi ileriye dönük olarak, makine öğrenimi yoluyla cihazın kelime dağarcığını genişletmeye devam etmeyi ve bunu konuşma bozukluğu olan kişilerde test etmeyi planlıyor.
Cihazın iki bileşeni ve beş katmanı, kas hareketini elektrik sinyallerine dönüştürmesine olanak tanıyor ve bu sinyaller, makine öğreniminin yardımıyla en sonunda konuşma sinyallerine ve sesli vokal ifadeye dönüştürülüyor. (Resim: Jun Chen Lab/UCLA) Chen'in ekibi tarafından 2021'de geliştirilen yumuşak manyetoelastik algılama mekanizmasından faydalanılıyor (Doğa Malzemeleri, “Biyoelektronik için yumuşak sistemlerde dev manyetoelastik etki”), cihaz, mekanik kuvvetlerin (bu durumda gırtlak kaslarının hareketi) bir sonucu olarak değiştiğinde manyetik alandaki değişiklikleri tespit etme kapasitesine sahiptir. Manyetoelastik katmanlardaki gömülü serpantin indüksiyon bobinleri, algılama amacıyla yüksek kaliteli elektrik sinyallerinin üretilmesine yardımcı olur. Her iki tarafı da 1.2 inç olan cihaz yaklaşık 7 gram ağırlığında ve yalnızca 0.06 inç kalınlığında. Çift taraflı biyouyumlu bant sayesinde kişinin boğazına ses tellerinin bulunduğu yere kolaylıkla yapışabiliyor ve gerektiğinde bant tekrar uygulanarak yeniden kullanılabiliyor. Ses bozuklukları her yaşta ve demografik grupta yaygındır; Araştırmalar, insanların yaklaşık %30'unun yaşamları boyunca bu tür rahatsızlıklardan en az birini yaşayacağını göstermiştir. Ancak cerrahi müdahaleler ve ses terapisi gibi terapötik yaklaşımlarla sesin iyileşmesi üç aydan bir yıla kadar uzayabilir ve bazı invazif teknikler ameliyat sonrası önemli bir süre zorunlu ses istirahati gerektirir. UCLA'da Giyilebilir Biyoelektronik Araştırma Grubu'na liderlik eden Chen, "Elde taşınan elektro-gırtlak cihazları ve trakeoözofageal delme prosedürleri gibi mevcut çözümler uygunsuz, invaziv veya rahatsız edici olabilir" dedi ve beş yıl boyunca dünyanın en çok alıntı yapılan araştırmacılarından biri seçildi. Bir satır. "Bu yeni cihaz, hastaların tedaviden önceki dönemde ve ses bozuklukları için tedavi sonrası iyileşme döneminde iletişim kurmalarına yardımcı olabilecek, giyilebilir, invazif olmayan bir seçenek sunuyor."
Giyilebilir teknoloji, derinin altındaki gırtlak kaslarının hareketiyle birlikte hareket edebilecek ve onların aktivitesini yakalayabilecek kadar esnek olacak şekilde tasarlandı. (Resim: Jun Chen Laboratuvarı/UCLA)
Makine öğrenimi giyilebilir teknolojiyi nasıl mümkün kılıyor?
Araştırmacılar, deneylerinde giyilebilir teknolojiyi sekiz sağlıklı yetişkin üzerinde test etti. Laringeal kas hareketi hakkında veri topladılar ve elde edilen sinyalleri belirli kelimelerle ilişkilendirmek için bir makine öğrenme algoritması kullandılar. Daha sonra cihazın çalıştırma bileşeni aracılığıyla karşılık gelen çıkış ses sinyalini seçtiler. Araştırma ekibi, katılımcılara "Merhaba Rachel, bugün nasılsın?" dahil olmak üzere hem yüksek sesle hem de sessiz olarak beş cümle telaffuz ettirerek sistemin doğruluğunu gösterdi. ve ben seni seviyorum!" Modelin genel tahmin doğruluğu %94.68'di; katılımcıların ses sinyali, çalıştırma bileşeni tarafından güçlendirildi; bu, algılama mekanizmasının gırtlak hareket sinyalini tanıdığını ve katılımcıların söylemek istediği karşılık gelen cümleyle eşleştiğini gösterdi. Araştırma ekibi ileriye dönük olarak, makine öğrenimi yoluyla cihazın kelime dağarcığını genişletmeye devam etmeyi ve bunu konuşma bozukluğu olan kişilerde test etmeyi planlıyor.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.nanowerk.com/news2/robotics/newsid=64863.php
