Neuroprothese setzt Hirnaktivität in Buchstaben um

Gehirn-Computer-Schnittstellen können Menschen mit schwerer Lähmung bis hin zum Locked-in-Syndrom die Möglichkeit eröffnen, sich wieder mit ihrer Umgebung zu verbinden. Ein Computer wandelt bestimmte Muster der Gehirnaktivität in Sprache um. Die bisherigen Geräte verwenden hauptsächlich präsentierte Bewegungen. Forscher haben nun ein System getestet, das ohne diesen Umweg auskommt: Es erkennt Gedanken direkt aus Buchstaben. In Kombination mit einem umfangreichen integrierten Wörterbuch wird die Bedienung dadurch intuitiver und schneller.

Schwere neurologische Schäden, wie sie beispielsweise durch einen Schlaganfall oder die fortschreitende Krankheit Amyotrophe Lateralsklerose (ALS) verursacht werden, können dazu führen, dass Menschen die Kontrolle über ihre Körpermuskeln verlieren. Menschen, die mit dem sogenannten Einklemmsyndrom leben, sind zwar geistig voll leistungsfähig, aber nicht mehr zu verstehen, weil sie weder sprechen noch sich bewegen können. Mit Hilfe von Brain-Computer-Interfaces versuchen Forscher, sie wieder mit der Außenwelt zu verbinden. Die bisherigen Systeme haben jedoch den Nachteil, dass die Bedienung meist nicht sehr intuitiv ist und jede einzelne Eingabe viel Zeit in Anspruch nimmt.

Aktivieren Sie die physische Kommunikation

Ein Team um Sean Metzger von der University of California, San Francisco hat nun ein System entwickelt, das schneller und intuitiver zu bedienen sein soll als bisherige Modelle und eine geringe Fehlerquote aufweist. „Bestehende Gehirn-Computer-Schnittstellen für die Kommunikation verlassen sich typischerweise darauf, imaginäre Arm- und Handbewegungen in Buchstaben zu decodieren, um das Buchstabieren beabsichtigter Sätze zu ermöglichen“, erklären die Forscher. „Obwohl dieser Ansatz bereits vielversprechende Ergebnisse gezeigt hat, kann die direkte Dekodierung von Speech-to-Speech-Tests natürlicher und schneller sein.“

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Um dies zu ermöglichen, trainierten Metzger und seine Kollegen ein System, das erkennt, an welchen Buchstaben eine Person denkt. Versuchsperson war ein 36-jähriger Mann, der nach einem Schlaganfall spastisch gelähmt ist und nicht mehr sprechen kann. Da er seinen Kopf noch bewegen kann, kommuniziert er im Alltag mit Hilfe eines so gesteuerten Sprachcomputers. Für Experimente mit Gehirn-Computer-Schnittstellen implantierten die Forscher mit seiner Zustimmung Elektroden in die Bereiche seines Gehirns, die mit Sprache in Verbindung stehen. In einer früheren Studie hatte er damit bereits ein System getestet, bei dem der Computer bis zu 50 Wörter entschlüsseln konnte, wenn die Person versuchte, sie laut auszusprechen. Aufgrund seiner Lähmung erforderte dies jedoch erhebliche Anstrengungen und sein Wortschatz war begrenzt.

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fantastische Briefe

Das neue System hingegen ist in der Lage, imaginäre Buchstaben zu erkennen. Metzger und seine Kollegen brachten dem Probanden bei, den NATO-Buchstabiercode zu verwenden, zum Beispiel „Alpha“ für A, „Charlie“ für C und „November“ für N. Sie zeichneten seine genaue Gehirnaktivität auf, wenn er an diese Buchstabencodes dachte und sie verwendete um Ihre eigene selbstlernende KI zu trainieren. Für das eigentliche Experiment präsentierten sie dem Probanden 75 verschiedene Sätze, die er nacheinander buchstabieren musste. Sie stellten ihm auch einige Fragen, die er mithilfe der Gehirn-Computer-Schnittstelle beantworten musste.

Die Software wertete seine Gehirnsignale in Echtzeit aus und verglich sie außerdem mit einem eingebauten Wörterbuch von 1152 Wörtern, um herauszufinden, welcher Buchstabe und welches Wort am wahrscheinlichsten sind. Dabei erreichte das System eine relativ geringe Fehlerquote pro Zeichen von 6,13 Prozent. Im Vergleich zu seinem im Alltag genutzten Sprachcomputer, mit dem der Prüfling etwa 17 Zeichen pro Minute eingeben kann, war er mit dem neuen Gerät deutlich schneller: Er schaffte durchschnittlich 29,4 Zeichen pro Minute. Um mit der Rechtschreibung zu beginnen, musste sich der Proband nur vorstellen, dass er sprach. Er konnte das Programm mit einer fantastischen Handbewegung beenden.

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Erweitertes Wörterbuch

In weiteren Experimenten, in denen die Forscher die Spracherkennungsfähigkeiten der Software ohne die Probanden testeten, erweiterten sie das eingebaute Wörterbuch auf über 9000 Wörter. Die Zeichenfehlerquote stieg nur leicht auf 8,23 Prozent. „Diese Ergebnisse demonstrieren den klinischen Nutzen einer Sprachprothese zur Generierung von Sätzen aus einem großen Vokabular durch einen orthographiebasierten Ansatz und ergänzen frühere Demonstrationen der direkten Decodierung ganzer Wörter“, fassen die Autoren zusammen. In zukünftigen Studien wollen sie den Ansatz mit anderen Probanden validieren.

Quelle: Sean Metzger (University of California, San Francisco) et al., Nature Communications, doi: 10.1038/s41467-022-33611-3

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