https://www.cell.com/action/showPdf?pii=S0092-8674%2825%2900681-6
傳統腦機介面主要靠追蹤眼球運動來拼字
用起來既費力又緩慢
新研究中
科學家用植入運動皮質（負責產生語言）的微電極記錄4名重度癱瘓患者（分別患有肌萎縮
側索硬化症或腦幹中風）的神經活動
受試者被要求嘗試發聲或在內心OS說出特定詞彙
結果顯示嘗試發聲與內心OS活化的大腦區域高度重合
神經活動模式也相似
(內心OS的整體活化強度較弱)
科學家用這些數據訓練AI模型來識別內心OS中的詞彙
測試時腦機介面從多達12.5萬個字的詞庫中解碼內心OS的句子
準確率最高可達74%
此外腦機介面還能辨識出受試者未被要求說出的內心OS
例如螢幕上的數字在倒數時 受試者內心OS的默數