对于晚期肌萎缩性侧索硬化症(ALS)患者来说,随着病情的发展,沟通变得越来越困难。在许多情况下,肌萎缩性侧索硬化症(又称葛雷克氏症)会导致闭锁综合征,患者完全瘫痪,但认知功能完好。眼动跟踪设备,以及最近的基于脑电图(EEG)的脑机接口(BCIs),使ALS患者能够通过一个字母一个字母地拼写短语进行交流,但即使是简单的信息交流也需要几分钟。
脑磁图(MEG)是一种非侵入性的技术,可以检测大脑中自然产生的电信号所产生的磁活动。德克萨斯大学奥斯汀分校(University of Texas at Austin)的研究人员开发了一种非侵入性技术,该技术使用小波和深度神经网络来解码脑磁波信号,并根据患者的想象来检测整个短语。MATLAB®使研究人员能够将基于小波的信号处理方法与各种机器学习和深度学习技术相结合。
德克萨斯大学奥斯汀语言障碍与技术实验室的博士生德巴达塔·达什说:“我们需要能够尝试一种方法,将结果可视化,然后如果效果不佳,就重新追溯我们的步骤,或者尝试新的方法。”“在另一种编程语言中,这些迭代可能是耗时的,但在MATLAB中,我们可以使用大量的信号处理库和工具箱来快速评估新想法,并立即看到它们的工作效果。”