Rekonesans lapawòl vwayèl ki soti nan elèktroansefalografi rat ak memwa alontèm rezo neral Pati 1

Résumé

Pandan ane yo, yo te fè rechèch konsiderab pou mennen ankèt sou mekanis pèsepsyon ak rekonesans lapawòl.

Gen yon relasyon inséparabl ant pèsepsyon lapawòl ak memwa. Pèsepsyon lapawòl se yon kapasite enpòtan pou nou dwe okouran de siyal odyo, ak memwa se yon fason enpòtan nou itilize pou estoke ak rekipere enfòmasyon. Lè nou pi byen konprann lapawòl, nou pi byen kapab sonje enfòmasyon nou tande yo.

Rechèch montre ke relasyon ki genyen ant pèsepsyon lapawòl ak memwa se bidireksyon. Sou yon bò, move pèsepsyon lapawòl ka mennen nan pwoblèm memwa. Sa a se paske lè nou pa ka tande lapawòl aklè, nou pa ka sonje avèk presizyon enfòmasyon nou te tande yo. Nan lòt men an, pèsepsyon fò lapawòl ka amelyore memwa nou. Lè nou ka kòrèkteman wè ak konprann lapawòl, nou ka sonje tou sa nou tande pi fasil.

Se poutèt sa, nou ta dwe konsantre sou kiltive ladrès pèsepsyon lapawòl nou yo amelyore memwa nou. Sa a ka reyalize lè nou antrene ladrès pou koute ak konpreyansyon lapawòl. Nou ka amelyore pèsepsyon lapawòl nou ak memwa ak aktivite tankou koute anrejistreman, gade fim, ak ale nan kou lang.

Nan ti bout tan, gen yon relasyon sere ant pèsepsyon lapawòl ak memwa, epi nou ta dwe konsantre sou kiltive ladrès pèsepsyon lapawòl nou yo amelyore memwa nou an. Atravè fòmasyon aktif ak pratik, nou ka kontinyèlman amelyore nivo pèsepsyon lapawòl nou yo ak pi byen konprann epi sonje sa nou tande. Li ka wè ke nou bezwen amelyore memwa, ak Cistanche deserticola ka siyifikativman amelyore memwa, paske Cistanche deserticola kapab tou kontwole balans nan nerotransmeteur, tankou ogmante nivo yo nan asetilkolin ak faktè kwasans. Sibstans sa yo trè enpòtan pou memwa ak aprantisaj. Anplis de sa, Vyann kapab tou amelyore sikilasyon san ak ankouraje livrezon oksijèn, sa ki ka asire ke sèvo a resevwa ase eleman nitritif ak enèji, kidonk amelyore vitalite nan sèvo ak andirans.

Klike sou Konnen pou amelyore memwa a kout tèm

Elektwoansefalografi (EEG) se yon zouti pwisan pou idantifye aktivite nan sèvo; Se poutèt sa, li te lajman itilize pou detèmine baz neral rekonesans lapawòl.

An patikilye, pou klasifikasyon rekonesans lapawòl, apwòch ki baze sou aprantisaj pwofon yo nan dokiman Pwen Enpòtan an paske yo ka otomatikman aprann ak ekstrè karakteristik reprezantan atravè aprantisaj bout-a-fen.

Etid sa a te vize pou idantifye eleman patikilye ki potansyèlman ki gen rapò ak reprezantasyon fonèm nan sèvo rat la ak pou diskrimine aktivite nan sèvo pou chak estimilis vwayèl sou yon baz yon sèl esè lè l sèvi avèk yon rezo bidirectionnelle long-tèm memwa (BiLSTM) ak metòd klasik aprantisaj machin.

Yo te itilize diznèf rat gason Sprague-Dawley ki te sibi operasyon enplantasyon mikwo-elektwòd pou anrejistre siyal EEG ki soti nan jaden oditif bilateral yo. Yo te chwazi senk stimuli vowelspeech diferan, /a/, /e/, /i/, /o/, ak /u/, ki gen trè diferan frekans formant. EEG anrejistre anba stimuli vwayèl yo te bay owaza te minim pretrete ak nòmalize pa yon transfòmasyon z-score yo dwe itilize kòm opinyon pou klasifikasyon rekonesans lapawòl.

Rezo BiLSTM te montre pi bon pèfòmans nan mitan klasifikasyon yo lè li reyalize yon presizyon jeneral, nòt f{{{0}}, ak valè κ Cohen nan 75.18%, 0.75, ak 0.68, respektivman, lè l sèvi avèk yon apwòch 10-pliye kwa-validasyon.

Rezilta sa yo endike ke LSTM kouch ka efektivman modèl done sekans, tankou EEG; pakonsekan, karakteristik enfòmatif yo ka sòti atravè BiLSTM ki resevwa fòmasyon ak aprantisaj fen-a-fen san okenn metòd ekstraksyon karakteristik adisyonèl-fabrike.

Entwodiksyon

Lapawòl pote yon gwo kantite enfòmasyon nan sèvo a, epi li se youn nan karakteristik tipik nan sèvo a pou rekonèt ak kategorize son yo nan konpòte bèt yo.

Bay enpòtans li, tantativ pou mennen ankèt sou mekanis yo nan rekonesans son lapawòl yo te fèt pou plis pase 100 ane. Youn nan premye etid nerolengwistik rekonesans lapawòl te fèt atravè yon etid obsèvasyon nan ane 1870 yo pa yon neropsikyat Alman ki te jwenn wòl enpòtan nan jiri tanporèl siperyè nan pèsepsyon lapawòl, ki dedui ke defisi nan rekonesans lapawòl yo te asosye ak domaj nan jiri tanporèl siperyè gòch la. 1].

Kounye a li konnen ke rekonesans lapawòl depann sitou sou lòb tanporèl dorsolateral yo, ki gen ladan gyrus tanporèl siperyè, ki genyen cortical oditif prensipal (A1) ak jaden oditif anteryè (AAF) [2].

Malgre ke fason fonèm yo kode ak entèprete nan sèvo a rete kontwovèsyal, li te lajman aksepte ke rekonesans an nan son se kategorik. Sa vle di, diskriminasyon se pi bon pou estimilis ki fè pati kategori fonetik diferan pase pou stimuli ki fè pati menm kategori a, menm si diferans acoustic yo ekivalan [3, 4].

Non sèlman moun, men tou sistèm pèsepsyon bèt yo klase estimilis son kontinyèlman varye nan yon seri kategori disrè [5].

Ak pwogrè yo nan etid nerofizyolojik, elektwoansefalografi (EEG) te lajman itilize nan rechèch ki enplike nerosyans ak jeni neral [6].

Segondè rezolisyon tanporèl ak sansiblite nan diferan eta fonksyonèl nan sèvo fè EEG yon zouti pwisan pou mennen ankèt sou aktivite nan sèvo an tan reyèl, e te gen plis enterè nan eklere baz neural pou pèsepsyon kategorik. Tradisyonèlman, siyal EEG yo anrejistre non-invasively nan po tèt la nan etid imen. Nan nivo son oswa pèsepsyon lapawòl, negativite dezakò (MMN), yon eleman nan potansyèl oditif evoke (AEP), ki se pwovoke pa son oddball, lajman itilize yo etidye korelasyon neral nan pèsepsyon kategorik [7, 8]. Naatanen et al. prèv fondasyon pou reprezantasyon vwayèl ki depann de lang nan sèvo imen an [9].

Yon lòt etid te egzamine pèsepsyon kategorik ton leksik yo e li te jwenn ke kontras atravè kategori te pwovoke yon pi gwo MMN pase distenksyon andedan kategori [10]. Nan eksperyans bèt yo, yo te jwenn siyal EEG pi egzak atravè pwosedi pwogrese.

Pou egzanp, yo te etidye korelasyon neral nan pèsepsyon kategorik ak reprezantasyon neral divès kalite son lè l sèvi avèk anrejistreman siplemantè-selilè nan potansyèl aksyon.

Striatum-pwojeksyon newòn nan zwazo chante yo montre repons oditif kategorik epi yo trè sansib a chanjman nan dire nòt [11]. Anplis de sa, Kilgard et al.etidye reprezantasyon neral diferan nan son konsòn ak vwayèl lè l sèvi avèk anrejistreman entraparenchymal nan sèvo rat la. Anrejistre repons milti- ak sèl-inite ki soti nan kolikil enferyè a ak A1, yo sijere ke spike a countencode son vwayèl, pandan y ap spike timing kode son konsòn [12, 13].

Efè fòmasyon diskriminasyon son nan yon modèl rat nan otis yo te envestige tou baze sou rezilta anvan yo korelasyon repons neral nan stimuli son ak kapasite pèsepsyon son [14].

Anplis, yon etid resan te demontre ke elektwokotikografi anrejistre ak yon seri milti-chanèl korelasyon ak ekspoze pasif nan yon son espesifik menm nan cortical oditif rat anestezi [15].

Apwòch aprantisaj machin yo te itilize pou fè itilizasyon pratik EEG nan yon gran varyete etid. Sèvi ak metòd aprantisaj machin pèmèt envestigasyon enfòmasyon rich ki nannan ak difisil pou dekouvri nan siyal EEG [6].

Se poutèt sa, klasifikasyon ki baze sou EEG ka fèt nan domèn sa yo atravè algoritm aprantisaj machin konvansyonèl (egzanp, machin vektè sipò (SVM), k-nearest vwazen (KNN), ak Bayes nayif (NB)): simagri motè, rekonesans emosyon, deteksyon maladi mantal, deteksyon potansyèl ki gen rapò ak evènman (ERP), ak sou sa [16, 17].

Anplis de sa, nan dènye ane yo, akòz pwogrè yo ogmante nan inite pwosesis grafik ak disponiblite a nan seri done gwo, li te vin posib pou fè klasifikasyon ki baze sou EEG lè l sèvi avèk divès rezo aprantisaj pwofon [6, 18, 19]. Konpare ak metòd aprantisaj machin konvansyonèl yo. , rezo aprantisaj gwo twou san fon ka otomatikman detekte ak ekstrè reprezantasyon apwopriye nan done opinyon [20, 21].

Pakonsekan, menm ak konesans ekspè ensifizan anvan, rezilta pwomèt yo ka jwenn atravè algoritm deeplearning ki pa mande pou yon lòt pwosesis ekstraksyon karakteristik atizanal [22, 23].

Pou egzanp, nan domèn lapawòl, imaj, ak videyo, rezilta yo te siyifikativman amelyore lè yo aplike algoritm aprantisaj pwofon [24-26]. Sepandan, li pa klè si rezilta sa yo toujou akonpaye domèn klasifikasyon ki baze sou EEG lè w ap itilize apwòch aprantisaj pwofon olye de metòd tradisyonèl aprantisaj machin [27].

Roy et al. te montre ke nan pifò etid yo (eksepte kat sou 102 etid), apwòch aprantisaj gwo twou san fon an te mennen nan pi wo pèfòmans pase apwòch tradisyonèl aprantisaj machin nan, ak pi gwo amelyorasyon nan presizyon te 35.3% [18, 28].

Anplis de sa, nan mitan divès domèn etid klasifikasyon ki baze sou EEG, etid klasifikasyon ERP yo aktivman fèt lè yo aplike metòd aprantisaj machin konvansyonèl ak metòd deeplearning.

Nan yon etid bonè, yo te itilize metòd tradisyonèl gwo mwayèn pou amelyore rapò siyal-a-bri ki ba (SNR), youn nan limit siyal EEG yo, epi pou jwenn siyal ERP.

Nan etid sa yo, plizyè eleman ERP yo te trete kòm seri karakteristik pou klasifikasyon [29, 30]. Nan etid sou bèt, karakteristik ERP tankou anplitid pik ak latansi yo itilize tou pou fè diskriminasyon siyal ERP [31, 32].

Sepandan, klasifikasyon yon sèl-jijman ki baze sou EEG te tou te resevwa anpil atansyon, depi li konnen ke done EEG nan nivo a yon sèl-jijman gen plis enfòmasyon fonksyonèl ak rich pase siyal ERP yo te jwenn nan metòd tradisyonèl Grand mwayèn [33, 34].

Se poutèt sa, nan syans ki vin apre yo, karakteristik ekstrè pa divès algoritm tankou algoritm ki baze sou wavelet [35], modèl melanj Gaussian [36], ak filtraj espasyal [37] pou klasifikasyon lè l sèvi avèk metòd aprantisaj machin konvansyonèl [38, 39].Sepandan, èkstraksyon pi bon an. karakteristik men-fabrike soti nan EEG nan yon sèl jijman se tan konsome ak travay-entansif paske etap pwosesis adisyonèl yo dwe egzekite. Nan kontèks sa a, metòd aprantisaj pwofon ka soulaje pwoblèm sa a lè yo pèmèt aprantisaj bout-a-fen.

Achitekti aprantisaj pwofon ki pi komen an se yon rezo neral konvolusyonèl (CNN), ki te swiv pa yon rezo neral frekan (RNN). CNN a se yon kalite espesyal nan achitekti aprantisaj pwofon ki itilize lajman pou klasifikasyon yon sèl-esè ki baze sou EEG [6]. Antre CNN yo sòti nan done EEG anvan tout koreksyon oswa pretrete, prensipalman nan fòm sa a: kantite chanèl × kantite pwen tan nan yon sèl jijman.

Anplis, rezilta klasifikasyon konsiderab yo te demontre e li te konnen yo fè pi byen lè w ap itilize imaj spectrogram kòm antre [40-44]. Kontrèman ak CNN, RNN se yon achitekti trè pi pito, espesyalman lè w ap okipe done sekans (tankou aplikasyon pou pwosesis lang natirèl) paske koneksyon renouvlab nan achitekti aprantisaj RNN fè li posib pou itilize enfòmasyon anvan yo nan rezo a yon fason recursiv kòm done aktyèl la antre [45 ].

Long kout tèm memwa (LSTM) se yon kalite RNN achitekti Hochreiter ak Schmidhuber pwopoze pou simonte pwoblèm gradyan eksplozyon ak disparisyon nan RNN [46]. Bidireksyon LSTM (BiLSTM) se yon devlopman pi lwen nan LSTM ki konbine kouch yo kache pou pi devan ak dèyè pou jwenn aksè nan enfòmasyon ki vin anvan ak ki vin apre yo.

Malgre ke modèl BiLSTM la pi konplèks epi li ta ka bezwen plis pouvwa enfòmatik, li espere rezoud travay modèl ak klasifikasyon sekans lan pi byen pase LSTM [47].

Précédemment, nou te eseye klasifye siyal EEG sou yon baz yon sèl esè pou twa son vwayèl, /a/,/o/, ak /u/, lè l sèvi avèk teknik aprantisaj machin pou sèvo imen an.

Apre aplikasyon an nan algoritm pwosesis siyal apwopriye, ki gen ladan dekonpozisyon mòd anpirik miltivarye (MEMD), repons EEG yo te efektivman klase dapre chak son vwayèl lè l sèvi avèk yon klasifikasyon lineyè diskriminan analiz (LDA). Soti nan reprezantasyon tan-frekans (TFR) nan siyal EEG yo, li te detèmine tou ke konpozan bann alfa yo te repons neral ki pi gen rapò ak pèsepsyon son vwayèl [48].
Sepandan, akòz SNR ki ba siyal EEG imen yo, reprezantasyon fonèm nan sèvo a bezwen plis evalye ak yon teknik anrejistreman plis pwogrese, ki pèmèt akizisyon de siyal EEG ki pi serye.

Anplis de sa, li nesesè pou fè plis etid sou pèfòmans klasifikasyon chak algorithm aprantisaj machin nan klasifye repons EEG nan fonèm diferan.

Objektif prensipal etid sa a se te detèmine konpozan EEG espesifik ki ta ka gen rapò ak reprezantasyon lapawòl nan sèvo rat la pou plis eklere repons sèvo yo pou rekonesans son lapawòl.

Pou jwenn siyal EEG pi egzak, siyal EEG epidural ki reponn a stimuli oditif yo te anrejistre nan AAF, ki te konnen yo jwe yon wòl esansyèl nan pèsepsyon oditif ak kategorizasyon [2]. Anplis de sa, etid sa a te eseye diskriminasyon repons sèvo diferan pou chak son lapawòl sou yon baz yon sèl esè lè l sèvi avèk rezo LSTM ak lòt teknik konvansyonèl aprantisaj machin.

Li te ipotèz ke BiLSTMnetwork la ta dwe apwopriye pou klasifye repons EEG nan stimuli vwayèl epi li ta depase lòt klasifikasyon klasik paske rezo a ka fè djanm nan modèl depandans alontèm nan done sekans tankou EEG. Pou konnen otè a, rezo LSTM yo pa te aplike nan klasifikasyon repons EEG nan stimuli oditif, ak sa a se premye etid ki sèvi ak yon algorithm aprantisaj pwofon pou analize siyal EEG epidural soti nan AAF.

Anplis, lè l sèvi avèk algorithm aprantisaj gwo twou san fon an, repons EEG yo te klase kòm stimuli oditif lè l sèvi avèk aprantisaj bout-a-fen ak siyal EEG minim pre-pwosesis ki pa gen okenn metòd ekstraksyon karakteristik adisyonèl.

For more information:1950477648nn@gmail.com