Neuroprothese setzt Hirnaktivität in Buchstaben um

Gehirn-Computer-Schnittstellen könnten Menschen mit schweren Lähmungen für das Locked-in-Syndrom Möglichkeiten eröffnen, wieder mit ihrer Umwelt zu kommunizieren. Ein Computer wandelt bestimmte Muster der Gehirnaktivität in Sprache um. Das vorherige Gerät verwendete hauptsächlich die vorgestellte Bewegung. Forscher haben nun ein System getestet, das diesen Umweg überflüssig macht: Es erkennt Gedanken direkt aus Buchstaben. In Kombination mit einem umfangreichen integrierten Wörterbuch soll die Bedienung intuitiver und schneller werden.

Schwere Nervenschäden, wie sie beispielsweise durch einen Schlaganfall oder die fortschreitende Krankheit Amyotrophe Lateralsklerose (ALS) verursacht werden, können dazu führen, dass eine Person die Kontrolle über ihre Körpermuskulatur verliert. Menschen, die mit dem sogenannten Locked-in-Syndrom leben, haben volle geistige Fähigkeiten, können sich aber selbst nicht mehr verstehen, weil sie nicht sprechen oder sich bewegen können. Mit Hilfe einer Gehirn-Computer-Schnittstelle versuchen Forscher, ihnen den Kontakt zur Außenwelt zurückzugeben. Allerdings hatte das bisherige System den Nachteil, dass die Bedienung meist nicht sehr intuitiv war und jede einzelne Eingabe sehr lange dauerte.

Ermöglichen Sie eine natürliche Kommunikation

Ein Team um Sean Metzger von der University of California in San Francisco hat nun ein System entwickelt, das schneller und intuitiver zu bedienen sein soll als das Vorgängermodell und eine geringe Fehlerquote aufweist. „Gehirn-Computer-Schnittstellen für die Kommunikation beruhen typischerweise auf der Dekodierung imaginärer Hände und Handbewegungen in Buchstaben, damit der beabsichtigte Satz buchstabiert werden kann“, erklärten die Forscher. „Obwohl dieser Ansatz vielversprechende Ergebnisse geliefert hat, könnte die direkte Dekodierung des Speech-to-Speech-Tests natürlicher und schneller sein.“

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Dazu trainierten Metzger und seine Kollegen das System darauf, zu erkennen, an welche Buchstaben die Leute denken. Bei der Testperson handelte es sich um einen 36-jährigen Mann, der nach einem Schlaganfall spastisch gelähmt war und nicht mehr sprechen konnte. Weil er seinen Kopf noch bewegen kann, kommuniziert er im Alltag auf diese Weise mit Hilfe computergesteuerter Sprache. Für Experimente mit Gehirn-Computer-Schnittstellen implantierten die Forscher mit seiner Erlaubnis Elektroden in den mit Sprache verbundenen Gehirnbereich. In einer früheren Studie hat er damit ein System getestet, mit dem der Computer bis zu 50 Wörter entschlüsseln kann, wenn die Versuchsperson versucht, sie laut auszusprechen. Aufgrund seiner Lähmung ist dies jedoch sehr anstrengend und sein Wortschatz ist begrenzt.

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imaginäre Buchstaben

Das neue System hingegen ist in der Lage, imaginäre Buchstaben zu erkennen. Metzger und seine Kollegen brachten dem Probanden bei, die Nato-Schreibweise zu verwenden, zum Beispiel „Alpha“ für A, „Charlie“ für C und „November“ für N. Sie zeichneten seine genaue Gehirnaktivität auf, wenn er an diese Buchstaben dachte und sie verwendete . selbstlernende künstliche Intelligenz trainieren. Für das eigentliche Experiment gaben sie der Person einen Test mit 75 verschiedenen Sätzen, die sie nacheinander buchstabieren mussten. Es stellte ihm auch einige Fragen, die er mithilfe einer Gehirn-Computer-Schnittstelle beantworten musste.

Die Software wertet die Gehirnsignale in Echtzeit aus und vergleicht sie auch mit einem integrierten Wörterbuch mit 1152 Wörtern, um zu wissen, welche Buchstaben und welche Wörter am beliebtesten sind. Auf diese Weise erreicht das System eine relativ geringe Fehlerquote pro Zeichen von 6,13 Prozent. Im Vergleich zum im Alltag eingesetzten Sprachcomputer, bei dem der Proband etwa 17 Zeichen pro Minute eingeben kann, ist er mit dem neuen Gerät schneller: Im Schnitt schafft er 29,4 Zeichen pro Minute. Um mit der Rechtschreibung zu beginnen, reicht es aus, wenn sich der Proband das Sprechen vorstellt. Er kann das Programm mit einer imaginären Handbewegung beenden.

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Erweitertes Wörterbuch

Im nächsten Experiment, bei dem die Forscher die Spracherkennungsfähigkeiten der Software ohne Probanden testeten, entwickelten sie ein integriertes Wörterbuch für mehr als 9000 Wörter. Die Zeichenfehlerquote stieg nur auf 8,23 Prozent. “Diese Ergebnisse demonstrieren den klinischen Nutzen einer Sprachprothese zur Generierung von Sätzen aus großen Vokabeln durch einen buchstabierten Ansatz und ergänzen frühere Demonstrationen der direkten Wortdekodierung”, schlossen die Autoren. 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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