2013年6月15日 星期六

奧地利科學家研發 能用意念繪圖計算機系統

  新浪科技訊 香港時間6月15日消息,據國外媒體報導,對一名普通的參觀者而言,它所看到的不過是一些半抽像的畫,但實際上,這些畫與眾不同──它們是由一位癱瘓的婦女用意念之力繪就的。

  海德‧普茲納(Heide Pfutzner)居住在德國萊比錫,先前是一名教師。她被診斷患有肌萎縮性脊髓側索硬化症(ALS),這種病有時也被稱作“運動神經元病”。這種病會嚴重


影響人體的正常運動機能,然而借助一種新型的人腦操控計算機,她仍然可以繪製這些精美的畫作。

  她接受了訓練,用腦電波控制畫筆的顏色和形狀來生成美麗的數字圖像。

  基於數十年來積累的有關腦電波的知識,科學家們開始瞭解這些微弱的電脈衝所對應的實際意義,併成功地編製出一套計算機程式,其能夠將人的思想轉化為電子圖像。這套系統的價值不僅僅在於像普茲納夫人這種限於進行性大腦疾患的病人,對於其它患有生理疾患的患者同樣具有重要意義。

  該系統的工作原理是探測使用者的腦電波變化,以此選擇不同的選項並在使用者面前的電腦螢幕上顯示出來。當英國《電訊報》的記者嘗試使用這款軟件重新繪製梵高的名畫《向日葵》時,它用了幾個小時,終於在螢幕上繪製出一幅簡單的花朵草圖。

  然而現在研究組正在嘗試開發一種新的升級裝置,它可以被直接植入人腦,從而讓計算機得以直接採集人的思想信號。他們希望這樣做將讓對計算機的操控速度更快也更加容易,你所要做的只是在腦海里去想像你想畫的東西就可以在這一過程中向電腦發出繪畫指令。

  克里斯托弗‧古格爾(Christoph Guger)博士在一家名為“gTech”的公司領導著設計這款軟件的研究小組,該公司位於奧地利境內的林茨(Linz)附近。他表示:“在目前的階段這一系統就像一個簡單的繪畫軟件,你必須依靠意念去選擇不同的選項工具。”他說:“如果你將電極植入人腦皮層,那將大大提升信號解像度,它將讓你能夠更快更精確的實現想要繪製的對象。”

  目前這一系統的組成包括一個內置電極的帽子,很顯然這個帽子是用來檢測佩戴者在思考時的腦電波變化的。使用者可以通過意念控制來選擇一系列的選項,如使用畫筆繪製一個圓或一條線,然後挑選不同的顏色,或是改變其透明度──這套軟件可以識別使用者的需求從而做出相應反應。該系統的工作模式便是順次在使用者面前的螢幕上展示各項選項,使用者必須從中進行選擇。這種選擇過程會產生腦電波活動信號,此時計算機就會檢測使用者的腦電波信號並嘗試識別使用者究竟對哪一種選項似乎顯示出了更強的偏好。

  參與研製這套系統的科學家們此前在奧地利格拉茨科技大學發展了這項技術。他們發現通過向使用者展示那些他們所熟悉的面孔,如名人或是他們的家庭成員的面孔,可以提升他們的腦電波信號強度,以此降低識別誤差的可能性。古格爾教授表示:“10年前我們需要整整一週的時間收集足夠的數據來確保精確識別,而現在我們只需要不到5分鐘。這套繪畫系統正是脫胎於我們此前所研發的另一項技術,那項技術讓患者可以用意念在臉書或推特上發帖。”他說:“繪畫是一種自我表達的方式,我們可以讓這種形式變得更有創造性。”

  普茲納女士的病情讓她陷入完全的癱瘓,渾身上下唯一還能流動的就只剩下眼睛而已。這位4個孩子的母親嘗試使用這套系統繪製一些抽像的彩色形狀和圖形並在網站上出售。7月份她還計劃在奧地利小城奧班(Oban)附近舉行自己的個人作品展。

  她表示:“我從來沒有對技術產品有過什麼興趣,甚至鄙視借助計算機進行工作的做法。但是計算機圖形交互界面技術是一項突破,讓我得以用我的意念來進行藝術創作。集中精力和思維可以創作出有意義的圖像。她說:“第一次,這套系統讓我有機會向世界証明,患有肌萎縮性脊髓側索硬化症並不意味著世界末日。”

  賈維‧羅德里格斯(Javi Rodriguez)是gTech公司的一名工程師,一直從事這套繪畫系統的開發工作,他表示自己相信這款軟件還可以被用於判斷病人是陷於昏迷狀態還是處於某種身體的“鎖定狀態”,即他們感覺自己的身體無法動彈但是思維還是清醒的。

  他說:“一般來說非常難以判斷病人究竟是已經昏迷還是處於身體上的鎖定狀態。因此常規的做法是進行一些測試來觀察病人的狀態。醫生會通過耳機或觸碰方式向病人發出一些特定的指令並觀察他們腦電波的反應。在這一過程中,你所採用的方式不同將對測試結果造成很大的差異。比如說如果病人見到自己的家人,情況就會很不一樣,因為如果他們能夠聽到親人的聲音,但是自己卻不能說話,他們的大腦一定會有強烈的反應。通過這種方式我們還可以幫助病人與他們的家人交流。”

  科學家們現在與日本的研究人員開展合作,研發大腦植入技術,以便能夠開發出敏感度更高,更加容易使用的升級系統。日本北海道旭川醫科大學的鎌田恭輔教授表示:“利用我們的技術,一些病人的簡單想法,如‘打開燈光’或‘畫一個圓圈’等都是很容易被識別的。”他說:“我們希望解譯更多更精細的信號,瞭解病人希望說出什麼,他們是如何思考的,以及病人隱含的含義,並在此基礎上構建一種基於交流的大腦交互界面。”另外,也有一些其他的研究組正致力於研究讓患者通過大腦意念來實現對機器人的控制或是驅動輪椅。(晨風)



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