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失语症是一种理解或产生语言障碍的疾病,是中风后常见的一种疾病,具有毁灭性的影响。传统的言语和语言治疗包括各种正式的干预措施,以提高语言和沟通能力。在中风后的慢性期,与不治疗相比,这种方法是有效的,但效果不大。我们提出了一种基于脑机接口系统的失语症患者康复的新语言训练方法。该方法利用其提供与大脑状态时间锁定的反馈的能力。因此,它实现了这样一种想法,即强化适当的语言处理策略可能会诱导有益的大脑可塑性。在我们的方法中,患者在记录脑电图的同时执行一个简单的听觉目标词检测任务。机器学习模型对这些信号的不断解码会产生个性化和即时的大脑状态相关反馈。它向患者表明他们在训练过程中完成任务的程度,即使他们无法说话。对 10 名患有轻度至重度慢性失语症的中风患者(年龄范围:38-76 岁)进行的概念验证研究的结果非常显著。首先,我们发现,尽管词语呈现速度较快且中风引起的脑电图信号特征不佳,但高强度训练(每周 4 天,每天 30 小时)是可行的。其次,训练使失语症持续恢复,这种恢复扩展到训练任务之外的多个语言方面。具体而言,所有测试的语言评估(亚琛失语症测试、Snodgrass & Vanderwart、交流活动日志)都显示,训练前后患者的表现有显著的中度到高度改善,亚琛失语症测试的标准化平均差异为 0.63,五名患者在训练后评估中被归类为非失语症。第三,我们的数据显示,这些语言能力的提高并没有伴随注意力技能和非语言技能的显著变化。研究这种基于大脑 - 计算机界面的语言训练的可能作用模式,神经影像数据(EEG 和静息状态功能 MRI)表明训练可以加快文字处理速度、增强语言网络以及语言和默认模式网络之间的重新平衡。

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