Neues Gehirnimplantat verwandelt visualisierte Buchstaben in Text

Wenn wir uns bewegen, spüren oder sprechen – oder fast alles tun – erzeugt unser Gehirn ein bestimmtes Muster elektrischer Aktivität. Und seit Jahrzehnten verbinden Wissenschaftler diese Impulse mit Maschinen, um nicht nur Gehirnkrankheiten zu verstehen und zu behandeln, sondern auch Menschen mit Behinderungen zu helfen. Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCIs) können die Bewegung von Menschen mit Lähmungen wiederherstellen und bei der Behandlung von neurologischen und psychiatrischen Erkrankungen helfen.

Die nächste Grenze in BCIs können Dinge wie die niedrige Textnachricht sein; Das Tippen stellt Bioingenieure immer noch vor unglaublich schwierige Herausforderungen. Eine heute veröffentlichte Studie in Natur berichtet über ein Gehirnimplantat, mit dem Menschen mit eingeschränkter Bewegung der Gliedmaßen mit in ihrem Kopf formuliertem Text kommunizieren können – keine Hände erforderlich.

Die von einem Team der Stanford University entwickelte Software für künstliche Intelligenz in Verbindung mit im Gehirn implantierten Elektroden konnte die Gedanken eines Mannes mit Ganzkörperlähmung „lesen“, als er gebeten wurde, sie in Handschrift umzuwandeln. Das BCI wandelte seine imaginären Buchstaben und Wörter auf einem Computerbildschirm in Text um – eine Form der „mentalen Handschrift“. Die Technologie könnte Millionen von Menschen weltweit zugute kommen, die aufgrund von beeinträchtigten Gliedmaßen oder Stimmmuskeln nicht tippen oder sprechen können.

Als sich die gelähmte Person in der Studie vorstellte, einen Buchstaben oder ein Symbol zu schreiben, erkannten in sein Gehirn implantierte Sensoren Muster elektrischer Aktivität. Ein Algorithmus interpretierte diese Signale und verfolgte den Weg seines imaginären Stifts. Bildnachweis: Frank Willett et al., Natur; 2021

Frühere Arbeiten des Co-Senior-Studienautors Krishna Shenoy aus Stanford hatten dazu beigetragen, die mit Sprache verbundenen neuronalen Muster zu analysieren. Es dekodierte auch imaginäre Armbewegungen, so dass Menschen mit Lähmungen einen Cursor auf einem Tastaturbildschirm bewegen konnten, um Buchstaben auszutippen. Mit dieser Technik konnten sie jedoch nur etwa 40 Zeichen pro Minute eingeben, was weit unter der durchschnittlichen Tastaturgeschwindigkeit von etwa 190 Zeichen pro Minute liegt.

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Die neue Arbeit von Shenoys Team konzentrierte sich auf imaginäre Handschrift, um die Kommunikationsgeschwindigkeit zum ersten Mal zu verbessern. Und die Forscher hoffen, dass zumindest die SMS-Raten für Smartphones erreicht werden. Ihre Technik ermöglichte es dem Probanden, der zum Zeitpunkt der Untersuchung 65 Jahre alt war, mental 90 Zeichen pro Minute einzugeben. Diese Rate ist nicht weit vom Durchschnitt der meisten älteren Texter entfernt, die normalerweise etwa 115 Zeichen pro Minute auf einem Telefon eingeben können.

“Diese Arbeit könnte dazu beitragen, die Kommunikation bei Menschen wiederherzustellen, die stark gelähmt oder” eingesperrt “sind”, sagt Frank Willett, Hauptautor des Papiers und Wissenschaftler am Stanford Neural Prosthetics Translational Laboratory. „Es soll den Menschen helfen, sich auszudrücken und ihre Gedanken zu teilen. Es ist sehr aufregend.”

Der Studienteilnehmer erlitt 2007 eine Rückenmarksverletzung und hatte die meiste Bewegung unter seinem Nacken verloren. Im Jahr 2016 implantierte die Stanford-Neurochirurgin Jaimie Henderson, Co-Senior-Autorin des Papiers, zwei kleine BCI-Chips in das Gehirn des Patienten. Jeder der Chips hatte 100 Elektroden, die die neuronale Aktivität erfassen konnten. Sie wurden in eine Region des motorischen Kortex implantiert, die die Bewegung der Arme und Hände steuert, sodass die Forscher die mit der Schriftsprache verbundenen Gehirnaktivitätsmuster analysieren können.

“Diese Studie ist ein wichtiger und klarer Fortschritt für intrakortikale Gehirn-Computer-Schnittstellen”, sagt Amy L. Orsborn, Mitglied der Abteilung für Bioingenieurwesen an der University of Washington. „Ein offensichtlicher Grund dafür ist, dass sie bei einer herausfordernden, aber wichtigen Aufgabe wie dem Tippen einen großen Leistungssprung erzielt haben. Es ist auch die bislang bedeutendste Demonstration der Nutzung etablierter Tools für maschinelles Lernen wie prädiktive Sprachmodelle zur Verbesserung von BCIs. “

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„Ich habe diese Forschung 2019 auf einem Poster vorgestellt und finde sie großartig!“, Sagt Mijail D. Serruya, Assistenzprofessor für Neurologie an der Thomas Jefferson University, der BCIs zur Schlaganfallwiederherstellung studiert, aber nicht an der Forschung beteiligt war. “Ich denke, es zeigt deutlich, dass feinmotorische Trajektorien aus neokortikalen Aktivitäten entschlüsselt werden können.”

Serruya fügt hinzu, dass seine Forschung mit Willetts übereinstimmen könnte, um Menschen zu behandeln, die ein Hirntrauma oder einen Schlaganfall erlitten haben. „Wir haben gezeigt, dass Motorsteuersignale decodiert werden können [following a stroke]Dies impliziert, dass einige der von Willett entwickelten Dekodierungsansätze möglicherweise nicht nur für Menschen mit Rückenmarksverletzungen gelten “, sagt er.

Serruya hat jedoch auch einen Streitpunkt mit der neuen Forschung – ein Zögern, das er Willett vor einigen Jahren gestellt hat: Er glaubt, dass es zwar nicht intuitiv ist, sich auf die Wiederherstellung der Kommunikation über geschriebene Briefe zu konzentrieren, dies jedoch möglicherweise nicht das effizienteste Mittel ist.

“Warum nicht der Person eine neue Sprache beibringen, die auf einfacheren elementaren Gesten basiert, ähnlich wie Stenographie-Akkorde oder Gebärdensprache?” Fragt Serruya. “Dies könnte sowohl die Geschwindigkeit der Kommunikation erhöhen als auch die erforderliche geistige Anstrengung und Aufmerksamkeit verringern.”

Aber im Moment konzentriert sich Willett darauf, unsere bekannteren Kommunikationsformen mental zu entschlüsseln – und er möchte das Tippexperiment mit anderen gelähmten Menschen wiederholen. Er erklärt, dass die Übersetzung der Kontrolle des Gehirns über die Handschrift zwar ein wichtiger erster Schritt ist, um die Kommunikationsfähigkeit einer Person wiederherzustellen, die Dekodierung der tatsächlichen Sprache – durch Analyse der Absichten einer Person – jedoch immer noch eine große Herausforderung für Forscher darstellt, da wir Sprache viel schneller erzeugen als wir schreiben oder tippen.

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„Es war ein schwieriges Problem, Sprache mit ausreichender Genauigkeit und Wortschatzgröße zu dekodieren, damit die Menschen ein allgemeines Gespräch führen können. Es gibt ein viel höheres Signal-Rausch-Verhältnis, so dass es schwieriger ist, auf den Computer zu übersetzen “, sagt Willett. „Aber wir freuen uns jetzt, dass wir die Handschrift sehr genau dekodieren können. Jeder Buchstabe ruft ein ganz anderes Muster neuronaler Aktivität hervor. “

Willett ist vorsichtig optimistisch, wann die Technologie zur Dekodierung von Text und Sprache für die Öffentlichkeit verfügbar sein könnte. “Es ist schwer vorherzusagen, wann unsere Methode in ein echtes Gerät umgesetzt wird, das jeder kaufen kann”, gibt er zu. „Wir hoffen natürlich, dass es bald soweit ist, und es gibt Unternehmen, die derzeit an implantierbaren BCI-Geräten arbeiten. Aber Sie wissen nie, wann es jemandem gelingen wird, es zu übersetzen. Wir hoffen, dass es innerhalb von Jahren und nicht Jahrzehnten ist! “

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