Neuroprothese setzt Hirnaktivität in Buchstaben um

Gehirn-Computer-Schnittstellen könnten schwerstgelähmten Menschen den Weg ebnen, wieder mit ihrer Umwelt zu kommunizieren. Der Computer wandelt bestimmte Gehirnaktivitätsmuster in Sprache um. Bisherige Geräte verwenden meist die gezeigten Bewegungen. Forscher haben nun ein System getestet, das diesen Umweg überflüssig macht: Es erkennt Gedanken direkt aus Buchstaben. In Kombination mit dem umfangreichen integrierten Wörterbuch soll dies die Nutzung intuitiver und schneller machen.

Schwere neurologische Schäden, wie sie beispielsweise durch Schlaganfall oder progressive amyotrophe Lateralsklerose (ALS) verursacht werden, können dazu führen, dass Menschen ihre Körpermuskeln nicht mehr kontrollieren können. Menschen, die unter dem sogenannten Locked-in-Syndrom leiden, sind psychisch völlig unter Kontrolle, können sich aber nicht mehr verständlich machen, weil sie nicht sprechen oder sich bewegen können. Über Gehirn-Computer-Schnittstellen versuchen Forscher, sie wieder mit der Außenwelt zu verbinden. Der Nachteil bisheriger Systeme ist jedoch, dass die Bedienung meist nicht sehr intuitiv ist und jede einzelne Eingabe sehr lange dauert.

Ermöglichen Sie eine natürliche Kommunikation

Ein Team um Sean Metzger von der University of California, San Francisco, hat nun ein System entwickelt, das bei geringer Fehlerquote schneller und intuitiver zu bedienen sein soll als bisherige Modelle. „Bestehende Gehirn-Computer-Kommunikationsschnittstellen verlassen sich typischerweise auf die Dekodierung imaginärer Arm- und Handbewegungen mit Buchstaben, um die beabsichtigten Sätze zu schreiben“, erklären die Forscher. „Obwohl dieser Ansatz bereits zu vielversprechenden Ergebnissen geführt hat, könnte die direkte Dekodierung von Sprachtests in Sprache natürlicher und schneller sein.“

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Um das zu ermöglichen, haben Metzger und seine Kollegen das System darauf trainiert, zu erkennen, an welchen Buchstaben eine Person denkt. Bei der Versuchsperson handelte es sich um einen 36-jährigen Mann, der aufgrund einer Spastik infolge eines Schlaganfalls 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 zu Gehirn-Computer-Schnittstellen implantierten Forscher mit seiner Zustimmung Elektroden in sprachrelevante Bereiche seines Gehirns. In einer früheren Studie hatte er damit bereits ein System getestet, bei dem ein Computer bis zu 50 Wörter entschlüsseln konnte, wenn die Versuchsperson versuchte, sie laut auszusprechen. Aufgrund seiner Lähmung erforderte dies jedoch erhebliche Anstrengungen und sein Wortschatz war begrenzt.

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imaginäre Buchstaben

Das neue System hingegen kann imaginäre Buchstaben erkennen. Metzger und seine Kollegen brachten den Probanden bei, die Nato-Schreibweise zu verwenden, wie „Alpha“ für A, „Charlie“ für C und „November“ für N. Sie zeichneten seine genaue Gehirnaktivität auf, während er an diese Buchstabencodes dachte, und trainierten damit eine selbstlernende KI. Für das eigentliche Experiment präsentierten sie dem Probanden 75 verschiedene Sätze, die er nacheinander buchstabieren musste. Sie stellten ihm auch Fragen, die er mithilfe einer Gehirn-Computer-Schnittstelle beantworten musste.

Die Software wertete seine Gehirnsignale in Echtzeit aus und verglich sie außerdem mit einem integrierten Wörterbuch aus 1152 Wörtern, um festzustellen, welcher Buchstabe und welches Wort am wahrscheinlichsten ist. Auf diese Weise erreichte das System eine relativ niedrige Fehlerquote pro Token von 6,13 Prozent. Im Vergleich zu seinem im Alltag genutzten Sprachcomputer, mit dem die Testperson etwa 17 Zeichen pro Minute eingeben kann, war er mit dem neuen Gerät deutlich schneller: Im Schnitt schaffte er 29,4 Zeichen pro Minute. Um mit der Rechtschreibung zu beginnen, reichte es aus, dass sich die Versuchsperson vorstellte, dass sie sprach. Er konnte das Programm mit einer imaginären Handbewegung beenden.

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Erweitertes Wörterbuch

In weiteren Experimenten, in denen die Forscher die Spracherkennungsfähigkeiten der Software ohne Probanden testeten, erweiterten sie das integrierte Wörterbuch auf über 9.000 Wörter. Die Markenfehlerquote stieg nur leicht auf 8,23 Prozent. „Diese Ergebnisse demonstrieren den klinischen Nutzen einer Sprachprothese bei der Generierung von Sätzen aus einem großen Vokabular unter Verwendung eines buchstabierten Ansatzes und ergänzen frühere Beispiele der direkten Ganzwortdecodierung“, fassen die Autoren zusammen. In zukünftigen Studien wollen wir 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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