Echtzeit-Signalanalyse komplexer Aktivierungsmuster für ein Human-Brain-Interface (HBI)

In jüngster Zeit wurden wichtige Techniken zur direkten Kommunikation zwischen Hirnsignalen und einem Computer entwickelt (Human Brain Interface, HBI). Dabei werden die Signale des Gehirnes, die bei der Vorstellung oder Ausführung bestimmter Handlungen entstehen, aufgenommen, weiterverarbeitet und von einem Computer interpretiert. Dieser wiederum führt bestimmte Aktionen wie die Steuerung eines Roboterarmes durch. Solche Systeme könnten beispielsweise zur Kommunikation von hochgradig gelähmten Patienten mit der Außenwelt eingesetzt werden. Mit der Einführung der 7T Ganzkörper-Magnetresonanztomographen (MRT) hat eine neue Ära des Einsatzes von MR-gestützten HBI begonnen, bei der Magdeburg an führender Position steht, da die im Folgenden vorgestellten Methoden stark von der Sensitivität der bildgebenden MR-Technik abhängig sind. Im Rahmen mehrerer Diplomarbeiten wurde ein Echtzeit-System zur funktionellen Magnet-Resonanz-Tomographie (fMRT) entwickelt, bei dem der MR-Tomograph durch Kopplung mit einem externen Computer und einer automatischen Signalanalyse eine Hirn-Computer-Schnittstelle bildet. Hierzu werden in Echtzeit, d.h. bereits während der Messung, die MR-Signale der Hirnaktivierung analysiert und interpretiert (z.B. Proband stellt sich die Bewegung seiner linken Hand vor oder Proband zeigt Aktivierung im emotionalen System). Dann wird das Ergebnis umgesetzt, indem eine Virtual Reality Anwendung, die der Proband sieht, an die Reaktionen des Probanden angepasst wird, ohne dass dieser direkt Handlungen ausführt. Die Hirn-Computer-Schnittstelle kann sozusagen die Gedanken lesen und reagiert direkt mit einer Veränderung der äußeren Stimulation. So konnten Probanden allein durch Gedanken sich durch ein 3D Labyrinth bewegen. Das System wurde erweitert, indem zwei MR-Tomographen simultan zusammengeschaltet wurden und jetzt zwei Probanden über ihre Hirnaktivierung miteinander kommunizieren können. Dieses wurde weltweit bisher nur von einer weiteren AG (Prof. Göbel) realisiert, so dass hier Magdeburg an vorderster Position der Entwicklung steht. Die Probanden können dadurch mit Informationen über die Hirnaktivität ihres Mitspielers versorgt werden und auf diese reagieren. Dies eröffnet völlig neue Möglichkeiten, die Interaktion zwischen Menschen zu untersuchen. Ziel des Projektes ist die Weiterentwicklung und vor allem die Verbesserung der Datenanalyse. Statt einzelner aktivierter Gebiete sollen komplexe Aktivierungsmuster in Echtzeit analysiert werden. Daher sollen neue Algorithmen zur Erkennung von Mustern aktivierter Hirnareale entwickelt und angepasst werden, die deutlich schneller als die derzeit verfügbaren Algorithmen sind und die Verarbeitung durch parallele Prozesse auf mehrere Rechner verteilt und damit beschleunigt werden.