现代神经假体现在可以恢复失去说话或移动能力的患者的沟通。但是,这些侵入性装置需要神经外科固有的风险。在这里,我们引入了一种非侵入性方法来解码脑活动中句子的产生,并在35名健康志愿者的队列中证明了其功效。为此,我们介绍了Brain2Qwerty,这是一种新的深度学习架构,训练了从电 - (EEG)或磁刻板图(MEG)解码句子,而参与者则在Qwerty键盘上简要记忆地进行了记忆。MEG,Brain2Qwerty平均达到32%的字符率(CER),并且基本上超过了EEG(CER:67%)。对于最佳参与者来说,该模型达到了19%的CER,并且可以在培训集之外完美地解码各种句子。误差分析表明解码取决于运动过程,但对印刷错误的分析表明,它也涉及更高级别的认知因素。总的来说,这些结果缩小了侵入性和非侵入性方法之间的差距,因此为开发安全的脑部计算机界面开辟了道路。
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