Der tägliche Einsatz von gehirngesteuerten Robotern und Neuroprothesen ist das größte Versprechen der Gehirn-Maschine-Schnittstelle (BMI) für Menschen mit schweren motorischen Behinderungen. Eine neue Studie der University of Texas at Austin macht einen Schritt nach vorne für Gehirn-Maschine-Schnittstellen – Computersysteme, die geistige Aktivität in Taten umsetzen.
In dieser Studie konnten mehrere Menschen mit motorischen Behinderungen einen Rollstuhl bedienen, der ihre Gedanken in Bewegung umsetzt. Die Studie ist auch aufgrund der nichtinvasiven Geräte, die für die Operation verwendet werden, von Bedeutung Rollstuhl.
José del R. Millán, Professor am Chandra Family Department of Electrical and Computer Engineering der Cockrell School of Engineering, der das internationale Forschungsteam leitete, sagte: „Wir haben gezeigt, dass die Menschen, die Endbenutzer dieser Art von Geräten sein werden, mithilfe von a in einer natürlichen Umgebung navigieren können Gehirn-Maschine-Schnittstelle"
Die Idee eines gedankenbetriebenen Rollstuhls wird seit Jahren untersucht. Dennoch basieren die meisten Bemühungen auf nichtbehinderten Menschen oder auf Reizen, die dazu führen, dass der Rollstuhl den Benutzer kontrolliert, und nicht umgekehrt.
In diesem Fall bedienten drei Personen mit Tetraplegie – der Unfähigkeit, ihre Arme und Beine aufgrund von Wirbelsäulenverletzungen zu bewegen – den Rollstuhl in einer chaotischen, natürlichen Umgebung mit unterschiedlichem Erfolg. Die Schnittstelle hat sie erfasst Hirnaktivität, und ein maschineller Lernalgorithmus wandelte es in Anweisungen zur Bedienung des Rollstuhls um.
Wissenschaftler stellten fest, „Dies ist ein Zeichen für die zukünftige kommerzielle Machbarkeit gedankengesteuerter Rollstühle, die Menschen mit eingeschränkter Motorik unterstützen können.“
„Die Studie ist auch aufgrund der nichtinvasiven Ausrüstung, die zur Bedienung des Rollstuhls verwendet wird, von Bedeutung.“
Überraschenderweise implantierten die Wissenschaftler den Teilnehmern weder ein Gerät noch irgendeine Art von Stimulation. Die Teilnehmer mussten eine Kappe mit Elektroden tragen, die die elektrische Aktivität des Gehirns aufzeichneten Elektroenzephalogramm (EEG). Diese elektrischen Signale wurden verstärkt und an einen Computer übertragen, der die Gedanken jedes Teilnehmers in die Tat umsetzte.
Zwei wichtige Dynamiken trugen maßgeblich zum Erfolg der Studie bei. Die erste umfasst ein Schulungsprogramm für die Benutzer.
Die Techniken zur Visualisierung der Bewegung des Stuhls wurden den Benutzern auf die gleiche Weise beigebracht, wie sie gelernt hätten, ihre Hände und Füße zu bewegen. Die Gehirnaktivität der Studienteilnehmer veränderte sich, wenn sie Befehle gaben, und die Wissenschaftler konnten diese Veränderungen überwachen.
Der zweite Beitrag entlehnte sich aus der Robotik. Um ihre Umgebung besser zu erfassen, rüsteten die Wissenschaftler ihre Rollstühle mit Sensoren aus. Darüber hinaus nutzten sie Roboterintelligenzsoftware, um dem Rollstuhl dabei zu helfen, präzise und sicher zu fahren, indem sie die Lücken in den Befehlen der Benutzer füllten.
Millan sagte, „Es funktioniert ähnlich wie Reiten. Der Reiter kann dem Pferd sagen, dass es nach links abbiegen oder durch ein Tor gehen soll. Aber letztendlich muss das Pferd herausfinden, wie es diese Befehle optimal ausführen kann.“
Zu den Teammitgliedern des Projekts gehören Luca Tonin von der Universität Padua in Italien; Serafeim Perdikis von der University of Essex im Vereinigten Königreich; Taylan Deniz Kuzu, Jorge Pardo, Thomas Armin Schildhauer, Mirko Aach und Ramón Martínez-Olivera von der Ruhr-Universität Bochum in Deutschland; Bastien Orset von der École polytechnique fédérale de Lausanne in der Schweiz; und Kyuhwa Lee vom Wyss Center for Bio and Neuroengineering in der Schweiz.
Journal Referenz:
- Luca Tonin et al. Lernen, einen BMI-gesteuerten Rollstuhl für Menschen mit schwerer Tetraplegie zu steuern. iScience. DOI: 10.1016/j.isci.2022.105418
