Neuroprothese setzt Hirnaktivität in Buchstaben um

Eine Gehirn-Computer-Schnittstelle öffnet Menschen mit schwerer Lähmung und Locked-in-Syndrom die Tür, sich wieder mit ihrer Umgebung zu beschäftigen. Computer wandeln bestimmte Muster der Gehirnaktivität in Sprache um. Frühere Geräte verwendeten oft das vorgestellte Uhrwerk. Forscher haben nun ein System getestet, das ohne diese Schaltung auskommt: Es erkennt Gedanken direkt aus Buchstaben. In Kombination mit einem umfangreichen integrierten Wörterbuch wird die Bedienung intuitiver und schneller.

Schwere Nervenschäden durch Krankheiten wie Schlaganfall oder Amyotrophe Lateralsklerose (ALS) können dazu führen, dass Menschen ihre Körpermuskeln nicht mehr kontrollieren können. Menschen mit dem sogenannten Locked-in-Syndrom verfügen über volle psychische Fähigkeiten, können sich aber nicht verständlich machen, weil sie weder sprechen noch sich bewegen können. Mit Gehirn-Computer-Schnittstellen versuchen Forscher, sie wieder mit der Außenwelt zu verbinden. Die Nachteile bisheriger Systeme bestehen jedoch darin, dass die Bedienung oft 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 schneller, benutzerfreundlicher und weniger fehleranfällig ist als frühere Modelle. “Bestehende Gehirn-Computer-Schnittstellen für die Kommunikation entschlüsseln hauptsächlich die imaginären Hand- und Armbewegungen in Buchstaben und ermöglichen so die korrekte Schreibweise des beabsichtigten Satzes”, erklärten die Forscher. „Obwohl dieser Ansatz bereits vielversprechende Ergebnisse gebracht hat, wäre es natürlicher und schneller, den Sprachtest direkt in Sprache zu decodieren.“

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Dazu trainierten Metzger und seine Kollegen ein System, das erkennt, an welche Buchstaben eine Person denkt. Bei der Versuchsperson handelte es sich um einen 36-jährigen Mann, der aufgrund einer Spastik nach einem Schlaganfall gelähmt und nicht mehr in der Lage war zu sprechen. Seinen Kopf kann er noch bewegen, so dass er sich im Alltag mit Hilfe eines so gesteuerten Sprachcomputers verständigt. Um mit der Gehirn-Computer-Schnittstelle zu experimentieren, implantierten die Forscher mit seiner Erlaubnis Elektroden in Teile des Gehirns, die mit Sprache in Verbindung stehen. In früheren Forschungen hatte er das System bereits verwendet, um einen Computer zu testen, der 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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imaginäre Buchstaben

Aber das neue System kann abstrakte Buchstaben erkennen. Metzger und seine Kollegen brachten dem Kurs bei, die NATO-Rechtschreibung zu verwenden. Zum Beispiel: „Alpha“ ist „A“, „Charlie“ ist C, „November“ ist N. Sie zeichneten seine Gehirnaktivität genau auf, während er an diese Buchstabencodes dachte und sie verwendete. Training selbstlernender künstlicher Intelligenz. Im eigentlichen Experiment präsentierten sie dem Probanden 75 verschiedene Sätze, die er nacheinander schreiben musste. Sie stellten ihm auch einige Fragen, die er mithilfe einer Gehirn-Computer-Schnittstelle beantworten musste.

Die Software wertet seine Gehirnsignale in Echtzeit aus und gleicht sie mit einem integrierten Wörterbuch aus 1.152 Wörtern ab, um festzustellen, welche Buchstaben und Wörter am wahrscheinlichsten sind. Auf diese Weise erreichte das System eine relativ niedrige Fehlerquote von 6,13 Prozent pro Zeichen. Im Vergleich zu seinem alltäglichen Sprachcomputer, bei dem die Testperson etwa 17 Zeichen pro Minute eingab, war er mit dem neuen Gerät deutlich schneller: Er schaffte durchschnittlich 29,4 Zeichen pro Minute. Es reichte aus, sich vorzustellen, dass das Subjekt spricht, um mit der Rechtschreibung zu beginnen. Er kann das Programm mit einer fantasievollen Bewegung abschließen.

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Ausführliches Wörterbuch

In weiteren Experimenten, in denen die Spracherkennungsfähigkeiten der Software ohne Probanden getestet wurden, erweiterten die Forscher das kombinierte Wörterbuch auf mehr als 9.000 Wörter. Die Zeichenfehlerquote stieg leicht auf 8,23 Prozent. “Diese Ergebnisse demonstrieren den klinischen Nutzen von Sprachprothesen zur Generierung von Sätzen aus großen Vokabeln unter Verwendung eines buchstabenbasierten Ansatzes und ergänzen frühere Demonstrationen der direkten Ganzwortdekodierung”, schlossen die Autoren. In zukünftigen Forschungen wollen sie diese Methode 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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