Loading...
Aug 12
fMRI scan
Vědci dokázali předpovědět na 55–65%, kterou ze tří různých činností pozorovaná osoba provede, několik vteřin předtím, než se to stalo. Využili k tomu skenování aktivních oblastí mozku pomocí techniky fMRI. (University of Western Ontario)
mezera

Kanadským a americkým vědcům se pomocí skenování mozku podařilo úspěšně předvídat, jaký pohyb sledovaný člověk udělá, a to malou chvíli před tím, než daný pohyb skutečně vykonal. Nový objev tak trochu připomíná film Minority Report z roku 2002 s Tomem Cruisem v hlavní roli, kde zločinci jsou dopadeni ještě předtím, než zamýšlené zločiny spáchají.


Výsledky výzkumníků z Centra pro mozek a mysl Univerzity v západním Ontariu byly před nedávnem zveřejněny v prestižním magazínu Journal of Neuroscience pod názvem Decoding Action Intentions from Preparatory Brain Activity in Human Parieto-Frontal Networks.

Vědci skenovali mozky devíti dobrovolníků. Zjistili přitom, že jsou schopni docela přesně rozlišit mezi třemi plánovanými pohyby ruky, které se od sebe odlišovaly jen nepatrně:
  • uchopení horní části objektu
  • uchopení spodní části objektu
  • pouhý dotek objektu

"Ukázali jsme, že je možné dekódovat jen nepatrné rozdíly pohybu prstů v závislosti na cíli pohybu," řekl Jason Gallivan, Ph.D. student neurověd a hlavní autor studie.

Dříve byli vědci schopni dělat podobné předpovědi pro pokusná zvířata, která však musela mít zavedené elektrody přímo do mozku. Neinvazivní funkční magnetická rezonance (fMRI) je mnohem méně obtěžující, což nám umožnilo provést takovýto experiment na lidech, řekl Jody Culham, profesor psychologie na University of Western Ontario, který je Gallivanovým vedoucím a spoluautorem uvedeného článku.

Na konto analogie s ústředním motivem filmu Minority Report Jason Gallivan poznamenal: "K realizaci takovéhoto hollywoodského konceptu čtení mysli nám zbývá, myslím, ještě několik let. To, co jsme tady teď udělali, je omezeno na tři měřitelné vzorce chování."

Výzkumníci dokázali předpovídat činnosti až čtyři sekundy před tím, než k nim došlo, a přesnost jejich odhadu se obvykle pohybovala od 55% do 65%.

Gallivan uznal, že tato přesnost je poměrně nízká, nicméně i tak je statisticky významná. Řekl, že je obtížné signály interpretovat, protože závisí na pozornosti pozorovaných lidí, jejich motivaci, soustředění, a veškerých jejich ostatních pohybech. To vše se do sledovaných signálů promítá.

"Vnímáme tuto studii především jako prověření dané koncepce" řekl Gallivan.

Dodal, že jednou z možných aplikací, které by z jejich výzkumu mohly v blízké době vzejít, jsou mozkem ovládané protézy. Protetické paže řízené určitými typy mozkových vln sice již existují, ale osoby po amputaci musí být k využívání těchto specifických vln pracně vytrénovány. Protézy, které využívají mozkové signály spojené s plánováním by jim umožnily s touto náhradou nakládat více jako se skutečnou končetinou.		mezera
Jason Gallivan & Jody Culham
Dva hlavní autoři studie Jody Culham a Jason Gallivan z University of Western Ontario (University of Western Ontario)

K výzkumu s nadějí vzhlíží postižení včetně těch s poraněnou míchou nebo trpících syndromem uzamčení anglicky locked-in syndrome.

V rámci studie bylo v oblastech mozku zodpovědných za vidění a pohyb identifikováno nejméně 13 míst, která byla nějakým způsobem zapojena do plánování různých druhů pohybu.

Výzkumníci se nyní pokoušejí předvídat směr, kterým lidé plánují pohybovat svou paží nebo okem, a zajímá je, zda je plánování stejné, používá-li člověk nástroje jako vidličku či tenisovou raketu.

nastavení experimentu
Výzkumníci měli rozlišit mezi třemi pohyby ruky, které se vzájemně lišily jen nepatrně. (University of Western Ontario)


Zdroje a odkazy:


Oct 12


Představte si, že se ráno probudíte a při snídani můžete na YouTube shlédnout, co se vám v noci zdálo. Výzkumníci z University of California v Berkeley se k této futuristické vizi značně přiblížili díky technologii založené na kombinaci moderních zobrazovacích technik a počítačové simulace.


Výzkumníkům se podařilo dekódovat a rekonstruovat dynamické vizuální zážitky osob, které v daném experimentu sledovali hollywoodské filmové upoutávky.

mezera
videosekvence z lidské mysli
Technologie, která je založena na kombinaci funkční magnetické rezonance (fMRI) a výpočetních modelech, může zatím rekonstruovat pouze videosekvence, které dotyční již shlédli. Nicméně tento objev podle výzkumníků připravuje půdu pro reprodukování celých filmů v naší hlavě, které nikdo jiný dosud neměl možnost vidět, jako jsou sny a vzpomínky.

"Je to významný krok k rekonstruování vnitřních obrazů," řekl profesor Jack Gallant, neurovědec z University of California v Berkeley a spoluautor studie, která byla zveřejněna 22. září v časopise Current Biology. "Otevíráme okno k filmům v našich myslích."

Praktické využití této technologie by mohlo zahrnovat lepší porozumění tomu, co se děje v myslích lidí, kteří nemohou komunikovat verbálně, jako jsou oběti cévních mozkových příhod, pacienti v komatu, či lidé s neuro-degenerativními chorobami.

Objev by se také mohl stát základem pro rozhraní mozek-stroj, resp. mozek-počítač, díky němuž by například lidé s mozkovou obrnou nebo ochrnutím končetin mohli ovládat počítač pouze svojí myslí.

Výzkumníci nicméně upozorňují, že tato technologie je ještě značně vzdálená přístroji z filmové sci-fi "Brainstorm", jenž je schopen zaznamenávat lidské emoce a zážitky a zprostředkovávat je ostatním.

Již dříve J. Gallant a jeho kolegové zaznamenávali mozkové aktivity ve zrakové kůře při prohlížení statických černobílých fotografií. Později pak sestavili výpočetní model, který jim s ohromující přesností umožňoval stanovit, na který obrázek se pozorovaná osoba dívá.

V jejich posledním pokusu se jim však podařilo vyřešit problém mnohem složitější a to dekódovat mozkové signály generované pohybujícími se obrázky.

"Náš přirozený vizuální zážitek je jako sledování filmu," říká Shinji Nishimoto, vedoucí autor studie a postgraduální výzkumník v Gallantově laboratoři. "Aby tato technologie mohla mít široké uplatnění, musíme porozumět tomu, jak mozek zpracovává tyto dynamické vizuální zážitky."

Nishimoto a dva další členové výzkumného týmu sloužili v tomto experimentu jako dobrovolníci, protože postup vyžaduje, aby pozorovaná osoba pobývala uvnitř MRI skeneru řádově hodiny v kuse.

Zatímco se dívali na dvě oddělené sady Hollywoodských filmových ukázek, byl pomocí fMRI měřen průtok krve jejich zrakovou kůrou, tedy částí mozku, která zpracovává vizuální informace. Na počítači byl mozek rozdělen na malé 3-dimenzionální kostičky, kterým se říká "voxely" z anglického volumetric pixels objemový pixel.

"Vytvořili jsme model pro každý voxel, který popisuje, jak jsou tvar a pohyb informací ve filmu mapovány do činnosti mozku," řekl Nishimoto.

Zaznamenané mozkové činnosti pokusných osob při sledování první sady klipů byly vloženy do počítačového programu, který se vteřinu po vteřině učil spojovat vizuální vzory ve filmu s odpovídající mozkovou aktivitou.

Mozkové aktivity vyvolané druhou sadou klipů byly využity k testování algoritmu rekonstrukce filmu. Ta probíhala tak, že se počítačový program nakrmil 18 milióny sekund náhodných videí z YouTube, čímž byl schopen předpovídat mozkovou činnost, kterou každý filmový klip s největší pravděpodobností v každé pokusné osobě vyvolá.

100 klipů, které počítačový program považoval za se nejvíc podobné videosekvenci, kterou pozorovaná osoba před tím viděla, bylo nakonec sloučeno a použito k vytvoření sice rozmazaného ale neustálé se rekonstruujícího originálního filmu.

Rekonstruování filmů v naší mysli danou metodou je celkem složitý problém. Signály měřené ze změn průtoku krve pomocí fMRI mají totiž mnohem pomalejší odezvu než nervové signály, které kódují dynamické informace ve filmech. Proto se také naprostá většina dosavadních pokusů o dekódování mozkové činnosti zaměřovala pouze na statické obrázky.

"Vyřešili jsme tento problém tím, že jsme vyvinuli dvoustupňový model, který zvlášť popisuje signály základní nervové populace a zvlášť signály krevního oběhu," říká Nishimoto.

V konečném důsledku vědci usilují o to pochopit, jak mozek zpracovává vizuální dynamické události, které prožíváme v každodenním životě.

"K tomu potřebujeme vědět, jak mozek pracuje v přirozených podmínkách. Musíme proto nejdřív porozumět tomu, jak pracuje, když sledujeme filmy," dodává Nishimoto.

Ostatními spoluautory studie jsou Thomas Naselaris (UC Berkeley), Helen Wills (UC Berkeley, Neuroscience Institute), An T. Vu (UC Berkeley, Joint Graduate Group in Bioengineering), Yuval Benjamini (UC Berkeley, Department of Statistics) a profesor Yu Bin (UC Berkeley, Department of Statistics).

Prameny:



Jan 24
zobrazení mozku prostřednictvím STP tomografie
3D zobrazení části mozku myši zachycené prostřednictvím STP tomografie objektivem (20x) při rozlišení půl mikronu.
Získávání vysoce detailních zobrazení mozkových struktur znamenalo až dosud neskutečně titěrnou a zdlouhavou práci, jejíž výsledky byly k dispozici jen hrstce vysoce specializovaných vědeckých týmů. Díky technologii, kterou vyvinuli američtí neurovědci pod vedením profesora českého původu, by se nyní tento proces mohl stát zcela rutinní záležitostí přístupnou široké vědecké obci.
Tým složený z výzkumníků z Cold Spring Harbor Laboratory (CSHL) a The Massachusetts Institute of Technology to dokázal automatizací a standardizací procesů, v jejichž rámci jsou vzorky mozkové tkáně nejdříve rozděleny na úseky a pak postupně zobrazovány v přesné prostorové orientaci ve dvou-fotonovém mikroskopu.
„Nová technologie by měla výrazně usnadnit systematické studium neuroanatomie v myších modelech lidských mozkových poruch jako je schizofrenie a autismus,“ říká profesor Pavel Osten, šéf výzkumného týmu.
Na vývoji se významně podílela také společnost TissueVision, která vyvíjí inovativní tkáňové zobrazovací a spektroskopické přístroje. Podrobnější informace o technologii, která byla nazvána Serial Two-Photon Tomography zkráceně STP tomography česky doslova sériová dvou-fotonová tomografie, přinesla internetová verze časopisu Nature dne 15. ledna 2012.
Tomografie je obecně metoda prostorového zobrazování založená na skládání jednotlivých 2D řezů nějaké 3D struktury. Dvou-fotonové zobrazování je typ používaný biologickými laboratořemi zejména ve spojení s fluorescenčními biomarkery, které mohou být užívány k označování určitého typy buněk či jiných anatomických znaků. Dvou-fotonová metoda umožňuje hlubší optický průnik do vzorků tkáně než běžná konfokální mikroskopie.
STP tomografie - schéma přístroje
STP tomografie, schéma přístroje + odkaz na video znázorňující jeho činnost
„STP tomografie dosahuje vysoké propustností fluorescenčního zobrazování celého myšího mozku díky robotické integraci dvou základních kroků – segmentaci tkáně a fluorescenčního zobrazování,“ vysvětluje Pavel Osten. V uveřejněné studii jeho tým dokládá výsledky několika experimentů na myších mozcích, které ukazují vysokou citlivost nové technologie a naznačují široké možnosti jejího uplatnění.
V jedné sadě experimentů vědci testovaly novou technologii při různých úrovních rozlišení. Jako dostatečné se pro vizualizaci rozložení a morfologie neuronů označených zeleně fluoreskujícím proteinem ukázalo 10-ti násobné zvětšení vzorků mozkové tkáně. Jak dodal profesor Osten, bylo při něm možné neurony vizualizovat i včetně jejich dendritů a axonů.
Získání úplné sady dat o jednom mozku včetně výsledných 3D vyobrazení trvalo výzkumníkům od 6,5 do 8,5 hodiny v závislosti na rozlišení. Každá sada přitom byla složena z 260 plátků tkáně myšího mozku, z nichž bylo v počítači sestaveno výsledné 3D vyobrazení. Toto vyobrazení dovoluje kromě jiného tzv. "warping" neboli určitý rozsah manipulace jako deformování a ohýbání za účelem odhalení skrytých struktur a vlastností nebo pro porovnávání s anatomickými nákresy jiných mozků.
"Technologie může být prakticky použita pro skenování v různých úrovních rozlišení od 1-2 μm až po méně než 1 μm," říká Pavel Osten. "Odebrání skenů v té nejvyšší úrovni rozlišení přitom trvá kolem 24 hodin, což ve srovnání s metodami, které se používají dnes, znamená impozantní úsporu času. Zkušený laboratorní technik takto dokáže zkompletovat úplnou sadu pro celý mozek v tom nejvyšším možném rozlišení během týdne,“ poznamenává.
"Nejvíce vzrušující na tomto nástroji je jeho použití při studiu lidských nemocí na myších modelech, se kterými v mé laboratoři pracujeme," říká Pavel Osten. "Zaměřujeme se na srovnávání různých myších modelů schizofrenie a autismu. Identifikovali jsme mnoho genů citlivých k oběma těmto poruchám. Míst, která mohou souviset z některou poruchou z širokého autistického spektra, je v lidském genomu více než 250, alespoň podle odhadu, který byl před nedávnem publikován týmem Dr. Mika Wiglera, kolegy z CSHL. Také další kolegyně z CSHL, doktorka Mills Alea, publikovala loni na podzim myší model jedné genetické vady související s autismem v oblasti chromozómu 16, brzy tak již budeme mít desítky modelů, z nichž každý ukazuje jinou vadu."
"Následně budeme chtít tyto myši porovnávat, a to je hlavní důvod proč jsme STP tomografii navrhli – pro automatizaci a standardizaci procesu shromažďování snímků celého mozku, který má být vykonáván pro různé buněčné typy nebo okruhy trasování. To umožní srovnání různých myších modelů objektivním způsobem." říká na závěr Pavel Osten.
Pokud jde o míru detailů, nemůže uvedená technologie konkurovat a ani se o to nesnaží, projektu, o kterém jsme psali loni v únoru v článku Vědci mapují, jak je 'zadrátován' mozek, vytvářejí takzvaný konektom. Tým Jeffa Lichtmana se v něm snaží zmapovat myší mozek na úrovni jednotlivých neuronů. Pro srovnání plátky, ze kterých tento 3D model myšího mozku vzniká, mají šířku 29,4 nanometru, jsou tedy přibližně 2000x tenčí než řezy, ze kterých je sestavováno 3D zobrazení myšího mozku výše popsanou STP tomografií. Ta pracuje s plátky o šířce od 40μm do 90μm a celý myší mozek takto zvládne sestavit do jednoho týdne při tom nejvyšším pro ni možném rozlišení a to víceméně automaticky. Kdežto tým dr. Lichtmana na tom bude pracovat ještě roky. (poznámka autora)
Abstrakt článku, který byl uveřejněn dne 15. ledna 2012 v on-line verzi časopisu Nature Methods
Popisujeme, automatizovanou metodu pojmenovanou „Sériová dvou-fotonová tomografie (STP tomography)“, která dosahuje vysokou propustnost fluorescenčního zobrazování myšího mozku integrací dvou-fotonové mikroskopie a tkáňových řezů. STP tomografie generuje datové sady s vysokým rozlišením, které jsou bez zkreslení a mohou být snadno přizpůsobené ve 3D například pro porovnávání s dalšími anatomickými nákresy. Tato metoda otevírá dveře k rutinnímu systematickému studiu neuroanatomie na myších modelech lidského mozku.
Autoři studie jsou Timothy Ragan, Lolahon R Kádirí, Kannan Umadevi Venkataraju, Karsten Bahlmann, Jason Sutin, Julian Taranda, Ignacio Arganda-Carreras, Yongsoo Kim, Seung H Sebastian a Pavel Osten.
Odkaz na článek + doplňující text a obrázky v pdf (38MB).
Další prameny a odkazy:
 
Feb 12
Vědci z University v Berkeley byli schopni identifikovat a syntetizovat slova, která pacienti slyšeli, dekódováním elektrických signálů ve spánkovém laloku, kde v mozku sídlí sluchový systém. Tento výzkum jim na jedné straně pomáhá pochopit, jak mozek dekóduje, co slyšíme, na straně druhé připravuje půdu technologiím umožňujícím syntetizovat řeč u pacientů, kteří nemohou mluvit v důsledku cévní mozkové příhody nebo ochrnutí.
Tým pod vedením Briana Pasleyho se inspiroval metodou, díky které se loni jejich kolegům podařilo zaznamenat, co se promítá v lidské mysli a syntetizovat to ve formě videa. O studii, která byla zveřejněna 22. září 2011 v časopise Current Biology, jsme informovali na našem serveru v článku Vědci dokázali zaznamenat, co se promítá v lidské mysli.
Brian Pasley říká, že jeho tým jde v tzv. "stimulační rekonstrukci" ještě o krok dál, nicméně upozorňuje: "Náš výzkum je založen na zvucích, které daná osoba opravdu slyší, pro využití k rekonstrukci interní konverzace by ale jeho principy musely vycházet z individuální interní verbalizace daného jedince. Máme nicméně doklady o tom, že poslech konkrétního zvuku aktivuje podobné oblasti v mozku jako pouhá představa tohoto zvuku. Porozumíme-li dostatečně vztahům mezi zvukem a mozkovými záznamy, mohli bychom buď syntetizovat faktické zvuky, které se dané osobě honí hlavou, nebo je vygenerovat ve formě slov pomocí zařízení s odpovídajícím rozhraním."
"Tisíce lidí po mrtvici nebo s Amyotrofickou laterální sklerózou, jako např. fyzik Stephen Hawking, nemohou mluvit jen proto, že nedokáží ovládat potřebné svaly hrtanu a jazyka, dokáží si nicméně velmi dobře představit, co chtějí říci. Pro ně by takový implantát, který by umožňoval v reálném čase syntetizovat jejich myšlenky do zvuku, znamenal doslova vysvobození," tvrdí spoluautor studie Robert Knight, profesor neurověd a psychologie na Univerzitě Berkeley.
Výzkumníci z Univerzity v Berkeley publikovali svoji práci v časopise PLoS Biology dne 31. ledna 2012. Práce je přístupná on-line v plném znění zde nebo jako pdf.
STP tomografie - schéma přístroje
V oblasti vrchního temporálního gyrusu bylo umístěno až 2x128 elektrod. Credit: Adeen Flinker, UC Berkeley
Pomohli pacienti s epilepsií
Výzkum byl umožněn díky 15 dobrovolníkům, epileptickým pacientům, kteří byli ochotni podstoupit operaci, při níž měly být lokalizovány a odstraněny pravděpodobné zdroje jejich nezvladatelných záchvatů. Při této operaci je totiž potřeba otevřít lebku a přímo na povrch mozku umístit pole elektrod. Těmto dobrovolníkům byla odposlouchávána zvláště oblast vrchního temporálního gyrusu neboli STG z anglického superior temporal gyrus, kde bylo rozmístěno až 256 elektrod. Signály byly takto snímány po dobu jednoho týdne.
Pasley tímto způsobem u každého dobrovolníka zaznamenal aktivitu jeho mozku při 5-10 minutové konverzaci. Z naměřených dat se mu poté podařilo zrekonstruovat a přehrát zvuky, které pacienti slyšeli. Mozek totiž rozkládá zvuk na jednotlivé složky charakterizované frekvencí. Pro řeč je nejpodstatnější rozsah 1Hz až 8000Hz.
Při hledání souvislostí mezi poslouchanými zvuky a vzorci mozkových aktivit na elektrodách Pasley testoval dva výpočetní modely. Poté se s jejich pomocí pokoušel předvídat, jaké slovo pacient právě slyší a to čistě jen ze záznamů mozkové činnosti pořízených elektrodami.
"Sledujeme, ve kterých místech mozkové kůry dochází ke zvyšování aktivity v závislosti na jednotlivých akustických frekvencích, a podle toho zvuk zpětně mapujeme. Přirovnal bych to k hluchému pianistovi, který zná, jak která klávesa zní natolik dobře, že mu stačí jen vidět, jak někdo jiný hraje a v podstatě "slyší" hudbu, jako například Ludwig van Beethoven," říká Pasley.
Lepšímu z uvedených dvou modelů se dařilo reprodukovat zvuk, který byl původním slovům natolik podobný, že se Pasleymu a jeho kolegům dařilo tato slova celkem bezchybně odhadovat.
"Přesnějších výsledků bychom zřejmě dosáhli při prodloužení doby poslechu a nahrávání na 1 hodinu a při několikanásobném opakování slov," řekl Pasley. Reálný přístroj by však měl jednotlivá slova identifikovat přesně, už když je slyší poprvé, proto jsme se rozhodli vyzkoušet modely pracující pouze s jednou ukázkou.
"Tento výzkum je významným krokem k pochopení toho, jak je v mozku reprezentována řeč," říká Knight. "Ačkoli naše metoda není zdaleka dokonalá, dokážeme zpětně reprodukovat zvuk, který pacient vyslechl tak, že je skutečně možné rozpoznat, které konkrétní slovo to bylo."
Knight předvídá, že úspěch jejich pokusu by mohl být dále rozšířen na imaginární vnitřní komunikaci, bylo totiž prokázáno, že když jsou lidé požádáni, aby si jen představili, že vyslovují určité slovo, aktivují se jim v mozku podobné oblasti, jako když dané slovo opravdu vysloví.
Pohybovat kurzorem myši či ovládat pohyb robotické či virtuální paže pouhou myšlenkou díky voperovaným neuroimplantátům se již v minulosti podařilo. Úspěšný experiment výzkumníků z Univerzity v Berkeley otevírá dveře porozumění procesům zpracování řeči v mozku a to je zase o úroveň výš.
Výzkumníci těží z předchozích pokusů na fretkách
Současný výzkum navazuje na předchozí práce jiných vědců, kteří zjišťovali, jak je zvuk kódován ve sluchových oblastech mozkové kůry zvířat. Výzkumníci z Univerzity v Marylandu byli například schopni z aktivit sluchového centra fretky odposlechnout, jaké slovo zvíře slyšelo, přestože mu samozřejmě nemohlo rozumět.
Hlavním cílem studie výzkumníků z UC Berkeley bylo prozkoumat, jak lidský mozek kóduje řeč a stanovit, které její aspekty jsou nejdůležitější pro její porozumění.
"To, že dokážeme slovům a řeči rozumět bez ohledu na to, jak zní, znamená, že mozek musí všechny podstatné informace ze zvuku nějak extrahovat a namapovat je na slova. Principiální otázkou je, která jednotka řeči je z hlediska informační hodnoty nejvýznamnější? Slabika, fón nebo foném? S pomocí naší metody teď můžeme tyto jednotlivé hypotézy vyzkoušet," říká na závěr Brian N. Pasley.
Určité etické obavy, že by tato technologie mohla vést ke skrytému čtení mysli vědci odmítají s tím, že se jejich technologie neobejde bez chirurgického otevření lebky, k čemuž je vždy potřeba spolupráce s danou osobou.
Spoluautory studie jsou elektroinženýři Stephen V. David, Nima Mesgarani a Shihab A. Shamma z University of Maryland; Adeen Flinker z Helen Wills Neuroscience Institututu při Univerzitě Berkeley; neurolog Nathan E. Crone z The Johns Hopkins University v Baltimoru. Práce byla dělána převážně v laboratoři Roberta Knighta na UC Berkeley a Edwarda Changa, neurochirurga na UCSF.
Práce byla podpořena Národním institutem neurologických poruch a mozkových mrtvicí, Národním Institutem zdraví a Nadací Humboldt.
Frekvenční spektrogram skutečného mluveného slova (nahoře) a zvuků vytvořených rekonstrukcí pomocí dvou odlišných výpočetních modelů, které využívají data pořízená polem elektrod umístěných na vrchním temporálním gyrusu dobrovolníků. Slova - Waldo, Structure, Doubt a Property - jsou více či méně rozpoznatelná, i když žádný z modelů se s těmito konkrétními slovy nikdy před tím nesetkal. Kredit: Brian Pasley, UC Berkeley
Dekódování řeči z lidského mozku - rozhovor s Brianem Pasleym a Robertem Knightem na PLoS Biology Podcast