开源脑电波检测耳机!谷歌母公司:不申专利

智东西(公众号:zhidxcom)
编 | 子佩

智东西11月4日消息,Alphabet的X实验室昨日在官方博客中详细介绍了其用于诊断、治疗抑郁等心理疾病的Amber项目。

该项目旨在通过机器学习等方法检测抑郁患者的脑电图,从而更容易地研究不同心理疾病。虽然在三年的漫长研究后,Amber最终并未完成该目标,但其研发的头戴式耳机、自动降噪等技术对未来的脑电研究和精神疾病诊断仍有重大意义。

开源脑电波检测耳机!谷歌母公司:不申专利

博客链接:https://blog.x.company/sharing-project-amber-with-the-mental-health-community-7b6d8814a862

一、抑郁困局逐年严重,脑电AI辅助诊断

根据美国卫生研究院(National Institutes of Health)调查,估计有1730万美国成年人曾至少有过一次严重的抑郁症发作。从2016年度到2017年度,有过自杀念头的美国成年人比例增加了0.15%,比去年增加了46万人。

但是,抑郁症有1000种可能的症状组合,不同的人可能有不同的症状表现。现在的抑郁诊断主要依靠临床医生面诊或PHQ-9、GAD-7等心理量表。

Amber项目试图通过机器学习与脑电图(EEG)探测脑电活动,从而判断被检测者是否患有精神疾病。以往的实验表示,类似游戏的任务可用于评估大脑奖励系统的处理过程。与普通人相比,抑郁症患者即使在比赛获胜后,大脑也容易处于压抑状态。

Alphabet X实验室并不是第一个将机器学习算法应用于脑电图的机构。在去年4月发表的论文中,IBM研究人员声称已开发出一种可以对癫痫进行分类的算法,准确率高达98.4%。实际上,脑电图已被广泛用于研究吞咽、精神状态分类、情绪分类以及如癫痫和神经性疼痛的精神疾病诊断。

二、降噪、特征提取多技术融合,提取EEG信号

Amber团队花了三年时间创建了一个低成本、便携式、研究级、可像泳帽一样滑动的头戴式耳机,旨在更容易地收集EEG数据。

开源脑电波检测耳机!谷歌母公司:不申专利

该耳机大概需要三分钟来完成配置,通过耳机中线上的三个传感器以及支持多达32个通道的生物放大器,可将EEG数据及相关的电位记录到测量软件上。

除了头戴式耳机外,Amber团队还在探索如何使用机器学习方法来减少EEG中的噪声。他们与Alphabet深度学习实验室DeepMind合作,改进了无监督表征学习中的方法,利用诸如自动编码器等的方法对EEG信号进行自动降噪,而无需人工干预。 

此外,Amber团队也表示,基于心理医生诊断,他们可以提取相关的心理健康特征,用于预测如重度抑郁症和广泛性焦虑症等临床症状。

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三、开源脑电监测技术,称不申专利!

Amber团队负责人Obi Felten在博客中解释说:“头戴式耳机、心理健康特征等方法都是为了能从单次EEG数据中复原出有价值的信号表征,用于研究心理疾病。传统实验室通常需要进行数百次实验获得这些数据,但通过这些方法我们可以用更少的数据,获得更多临床信息。”

但即使得到了更多临床信息,Amber团队依旧未能成功找到可以检测抑郁、焦虑等心理疾病的单一指标,他们选择在GitHub上开源了硬件设计、可视化工具等研究成果。

佛罗里达州立大学公布的一项研究中就曾采用了Amber的耳机和配套软件。

此外,Amber团队承诺不会申请Amber硬件的专利,并向Sapien Labs捐赠50台EEG头戴式耳机,用于脑科学研究组织Sapien Labs的EEG研究。

结语:探脑电秘密,需携手共进

虽然Amber团队并未实现当初的目标,通过脑电监测更智能地进行精神疾病的诊断、治疗,但也已为今后的研究提供了更多的思路和可参考的经验。

“我们希望将EEG系统和配套的机器学习技术开源,这不仅有利于EEG研究,而且对精神疾病研究也有价值。不希望精神疾病研究因为EEG采集的复杂性和成本而受阻。”Felten写道,“但通过技术去诊断、治疗心理疾病仍存在许多技术困难,需要做更多的研究。要应对当今的挑战,需要科学家、临床医生、工程师、政策制定者和患者之间共同合作努力。”

参考信源: VentureBeat