根據在eNeuro上發表的一項新研究，將機器學習與神經影像技術配對可以根據一個人的大腦活動來確定一個人聽到的是真實的單詞還是虛構的單詞。這些結果為研究大腦中的語言處理和開發基于影像的工具評估語言障礙奠定了基礎。

許多腦損傷和**會導致語言障礙，這很難通過標準語言任務來確定，因為患者反應遲鈍或不合作，因此需要一種無任務的診斷方法。奧爾胡斯大學(Aarhus University)的Mads Jensen，Rasha Hyder和Yury Shtyrov使用腦磁圖檢查了參與者的大腦活動，他們聽了兩個聽起來相似，含義不同的真實單詞的錄音，并編造了“偽單詞”。然后指示參與者忽略這些單詞并專注于無聲電影。

通過使用機器學習算法，團隊可以根據參與者的大腦活動來確定參與者何時聽到一個真實的或虛構的單詞，一個語法正確或不正確的單詞以及該單詞的含義。他們還確定了負責處理不同類型語言的特定大腦區域和頻率。

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