Brain-Computer Interface - Eine Schnittstelle zwischen Gehirn und Computer - Jahresarbeit von Alexander Fecke
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Kapitel 1 Einleitung
Brain-Computer Interface
Eine Schnittstelle zwischen Gehirn und Computer
Jahresarbeit von Alexander Fecke
Freie Waldorfschule Kleinmachnow, Klasse 12
Seite 1
Kapitel 1 Einleitung
Für die besondere Unterstützung meiner Arbeit danke ich
Sebastian Welke, Thorsten Zander und Christian Kothe von der TU Berlin
sowie meiner Mentorin an der FWS Kleinmachnow, Ulrike Böttger
Seite 2
Kapitel 1 Inhaltsverzeichnis
Einleitung
Inhaltsverzeichnis
1. Brain-Computer Interface - Jahresarbeit von Alexander Fecke ........................5
1.1 Einleitung .........................................................................................................5
1.2 Gliederung der Arbeit .......................................................................................6
2. Das Gehirn ...............................................................................................................7
2.1 Grundlagen ......................................................................................................7
2.1.1 Das Gehirn............................................................................................7
2.1.2 Die Evolution des Gehirns ....................................................................8
2.1.3 Ein Lageplan des Gehirns ....................................................................8
2.1.4 Nervenzellen.........................................................................................9
2.1.5 Dendriten ..............................................................................................9
2.1.6 Axone....................................................................................................9
2.1.7 Neuronale Vernetzung ........................................................................11
2.1.8 Synapsen ............................................................................................11
2.1.9 Neurotransmitter .................................................................................11
2.2 Zuständigkeiten im menschlichen Gehirn ......................................................12
2.2.1 Die Problematik ..................................................................................13
2.2.2 Motorik ................................................................................................13
2.3 Monitoring ......................................................................................................14
2.3.1 Magnetresonanztomographie .............................................................14
2.3.2 Funktionelle Magnetresonanztomographie.........................................14
2.3.3 Positronen-Emissions-Tomographie ...................................................15
2.3.4 Elektroenzephalografie .......................................................................15
2.4 Zusammenfassung ........................................................................................15
3. Das Brain-Computer Interface.............................................................................16
Grundlagen ..........................................................................................................16
3.1 Brain-Computer Interface...............................................................................16
3.1.1 Wer braucht ein Brain-Computer Interface? .......................................16
3.1.2 Anwendungsbereiche von BCIs in der Zukunft...................................17
3.1.3 Gedankenlesen...................................................................................17
3.1.4 Mentales vs. motorisches BCI ............................................................18
3.1.5 Online/Offline ......................................................................................18
3.1.6 Synchron und asynchrones BCI .........................................................18
3.1.7 Training ...............................................................................................18
3.2 Elektrische Impulse im menschlichen Körper ................................................19
3.2.1 Elektromyografie.................................................................................20
3.2.2 Elektroocculogramm ...........................................................................20
3.2.3 Elektroencephalografie .......................................................................20
Die Ableitung ........................................................................................................22
3.3 Das EEG ........................................................................................................22
3.3.1 Frequenzen.........................................................................................22
3.3.2 Ereigniskorrelierte Potentiale..............................................................23
3.3.3 Ereignisbezogene De-/Synchronisation..............................................24
3.3.4 Error related Potentials .......................................................................25
Die Klassifikation..................................................................................................26
3.4 Vorverarbeitung..............................................................................................26
3.4.1 Der räumlich/zeitliche Filter ................................................................26
3.4.2 Der FFT-Filter .....................................................................................26
3.4.3 Der Laplace-Filter ...............................................................................27
3.5 Merkmalsextraktion ........................................................................................27
3.5.1 Common Spatial Patterns - CSP ........................................................27
Seite 3
Kapitel 1 Einleitung
3.6 Klassifikation ..................................................................................................29
3.6.1 Lineare Diskriminanz Analyse.............................................................29
3.6.2 Quadratische Diskriminanz Analyse ...................................................30
3.7 Probleme der Klassifikation ...........................................................................30
3.7.1 Übertragbarkeit ...................................................................................30
3.7.2 Maximale Anzahl von Klassen ............................................................31
4. Aktuelle Forschung im Bereich des Brain-Computer Interface ..........................32
MAIA.....................................................................................................................32
4.1 Roboter...........................................................................................................32
4.1.1 FRIEND II............................................................................................32
4.2 Rollstühle........................................................................................................32
4.2.1 Rollstühle steuern ...............................................................................33
4.2.2 Rollstuhlassistenten ............................................................................33
4.3 Prothesen .......................................................................................................34
4.3.1 Neuroprothesen ..................................................................................35
4.3.2 DOF - Degree of Freedom ..................................................................35
4.3.3 BCI-nutzbare Potentiale für die Prothesensteuerung .........................35
4.4 BCI-gesteuerte Programme ...........................................................................36
4.4.1 Speller.................................................................................................36
4.4.2 Hex-o-Spell .........................................................................................36
4.4.3 P300....................................................................................................37
Allgemeines..........................................................................................................38
4.5 Feedback........................................................................................................38
4.5.1 Visuelles Feedback.............................................................................38
4.5.2 Auditives Feedback.............................................................................38
4.5.3 Taktiles Feedback ...............................................................................38
4.5.4 Kombinationen ....................................................................................39
4.5.5 Error related Potentials .......................................................................39
4.5.6 Fazit ....................................................................................................39
4.6 Training...........................................................................................................40
4.6.1 Trainingsablauf....................................................................................40
4.6.2 Potentiale die kein Training benötigen ................................................40
4.7 3-Klassen Brain-Computer Interfaces mit Bewegungsvorstellung? ...............40
4.7.1 Bewegungsvorstellung........................................................................41
4.7.2 Steuerung ohne MI - mentales Brain-Computer Interface ..................41
4.8 Ein BCI für den Alltag .....................................................................................41
4.8.1 Die Anforderungen an ein Alltags-BCI ................................................41
5. Meine praktische Arbeit : Ein BCI-Versuch ........................................................42
5.1 Vorbereitungen ...............................................................................................42
5.1.1 EEG ....................................................................................................42
5.1.2 Training ...............................................................................................45
5.1.3 Klassifikation - Erstellen eines Klassifikators ......................................47
5.2 Der Versuch....................................................................................................47
5.2.1 Basket Paradigm.................................................................................47
5.2.2 Der Versuchsablauf.............................................................................50
5.3 Fazit................................................................................................................52
6. Auswertung ............................................................................................................53
6.1 Das Gehirn .....................................................................................................53
6.2 Die Brain-Computer Interaktion......................................................................53
6.3 Die Jahresarbeit .............................................................................................54
7. Literaturverzeichnis ...............................................................................................56
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1. Brain-Computer Interface -
Jahresarbeit von Alexander Fecke
Überblick und Einleitung zur Jahresarbeit "Brain-Computer Interfaces - Schnittstellen
zwischen Gehirn und Computer"
1.1 Einleitung
Die vorliegende Arbeit "Brain-Computer Interfaces - Schnittstellen zwischen Gehirn und
Computer" ist meine Jahresarbeit in der 12. Klasse an der Freien Waldorfschule Klein-
machnow.
Ich habe mir für diese Jahresarbeit das Thema Brain-Computer Interface gesucht, weil
es sich hierbei um eine recht neue und äußerst spannende Wissenschaft handelt, die
wissenschaftliche Erkenntnisse aus Biologie, Mathematik und Informatik verbindet, um
weiter das Gehirn zu erforschen und den Einsatz bzw. die Analyse der Fähigkeiten des
Gehirns zum Ziel hat. Innerhalb der Forschung stellen sich immer wieder spannende
Fragen, die nicht immer nur auf das Brain-Computer Interface beschränkt sind, son-
dern durchaus auch philosophisch und ethisch von großem Interesse sind.
Grob gesagt ist ein Brain-Computer Interface eben das, was der Name bereits illust-
riert: Eine Schnittstelle zwischen Computer und Gehirn, die in gewissermaßen revoluti-
onärer Methode die Steuerung eines Computers ohne den Umweg über Muskeln etc.
ermöglicht. Dies ist momentan besonders im medizinischen Bereich von großer Bedeu-
tung und könnte in den nächsten Jahren in einige weitere Bereiche integriert werden,
nicht zuletzt in den Markt des Home-Entertainments. Schließlich war auch die Maus
eine bahnbrechende Erfindung, die die Computernutzung maßgeblich revolutionierte.
Die Maus ist sicher nicht zur Gänze mit einem BCI (Brain-Computer Interface) ver-
gleichbar, dennoch besitzt diese junge Forschung ein Potential, die Computernutzung,
bzw. die Interaktion zwischen Mensch und Maschine, erheblich zu verbessern.
Dieser Aspekt interessierte mich an dem Thema sehr, gleichwohl ich aber auch an der
Funktionsweise des menschlichen Gehirns und seinen Möglichkeiten zur Interaktion in-
teressiert war. Schließlich ist Gedankenübertragung eine Idee, die schon lange die
Fantasie der Menschheit beschäftigt und ebenso schöne wie auch beängstigende Aus-
blicke ermöglicht.
Aus diesen und weiteren Gründen wählte ich das Brain-Computer Interface als Thema
und konnte es in der mir zur Verfügung stehenden Zeit wenigstens teilweise kennenler-
nen.
Helfend zur Seite standen mir bei der Durchführung meiner Arbeit Thorsten Zander,
Sebastian Welke und Christian Kothe von der TU Berlin, sowie meine Mentorin an der
Schule, Frau Ulrike Böttger.
So war es mir möglich, an mehreren Versuchen zum BCI in der TU teilzunehmen, und
einen Versuch als meine praktische Arbeit zu verwirklichen, indem ich eben jenes um-
setzte, was das Thema meiner Arbeit war.
Ich hoffe, die folgende Lektüre ist sowohl für die in der Materie Erfahreneren, als auch
für Laien eine interessante, und wünsche Ihnen viel Spaß beim Erkunden meiner Ar-
beit!
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Kapitel 1 Einleitung
1.2 Gliederung der Arbeit
Diese Arbeit ist in 4 Hauptkapitel gegliedert, welche durch einige weitere Kapitel er-
gänzt werden. In Kapitel 2 möchte ich auf das Gehirn eingehen und die Grundlagen für
meine Arbeit erläutern. In Kapitel 3 lege ich die Grundlagen eines Brain-Computer In-
terfaces dar, erläutere die Funktionsweise und gebe in Kapitel 4 einen Überblick über
die aktuelle Forschung.
Im Kapitel 5 beschreibe ich meine praktische Arbeit, einen Versuch an der TU, an wel-
chem ich teilgenommen habe, die Kapitel (01, 06, 07) beinhalten die Einleitung, die
Auswertung und das Literaturverzeichnis.
Es ist also empfehlenswert ab und zu auch mal "quer" zu lesen, da ich die Kapitel
durch einige Verweise miteinander verknüpft habe.
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2. Das Gehirn
Wie funktioniert das Gehirn genau und was ist besonders für das Brain-Computer Inter-
face relevant?
Das Gehirn ist das komplexeste Organ des Menschen und für den Informationsverar-
beitungsprozess des Menschen zuständig. Das heißt, das Gehirn vermag die Reize der
Sinne aufzunehmen und darauf zu reagieren.
Selbstverständlich handelt es sich dabei um eine recht einfache Umschreibung dessen,
was das menschliche Gehirn jeden Tag leistet. Diese Leistung ist jedoch äußerst kom-
plex, und lässt sich weder komplett beschreiben, noch (bisher) komplett erfassen.
Hier möchte ich daher nur einen kurzen Überblick über die wichtigsten Fakten und die
Funktionsweise des Gehirns geben, um die Funktionsweise von Brain-Computer Inter-
faces darzustellen, und vielleicht auch, um zu zeigen, weshalb ein Gehirn mehr als ein
Computer ist, und wieso wir mit einem Brain-Computer Interface zwar bestimmte Hand-
lungsabsichten und Vorstellungen aufnehmen können, höchstwahrscheinlich aber nie
technisch in der Lage sein werden, Gedanken zu lesen.
Wie ich in der Einleitung des Kapitels bereits angeführt habe, ist es mir hier nicht mög-
lich, die gesamte Funktionsweise des Gehirns ausführlich darzustellen. Ich möchte
aber die Grundsätze erläutern, die als Vorwissen bestehen sollten, um auch die folgen-
den Kapitel zu durchdringen.
2.1 Grundlagen
Hier möchte ich kurz erklären, wie das Gehirn strukturiert ist, und wie es bei anderen
Tieren aussieht.
2.1.1 Das Gehirn
Grob gesagt handelt es sich bei dem Gehirn um eine Ansammlung von miteinander
vernetzten Nervenzellen (Neuronen), die verschiedene Funktionen erfüllen. Die Ge-
samtheit dieser Nervenzellen und sogenannten Gliazellen (Gliazellen beanspruchen
den größten Teil der Zellen im menschlichen Gehirn, und übernehmen in erster Linie
stützende und ernährende Funktionen) stellt das Gehirn dar, eine insgesamt weiß-
gräuliche Masse, welche in Gehirnflüssigkeit sicher eingebettet in unserem Schädel
verwahrt ist.
Der Kontakt zur Außenwelt wird durch die Sinnesorgane hergestellt, über die afferenten
(zum Gehirn hinführende) Nerven werden die Reize an unser Gehirn weitergeleitet
und dort verarbeitet.
Wir verarbeiten diese Reize und handeln nach komplexen Gedankenvorgängen oder
manchmal auch rein instinktiv, indem unser Gehirn über die efferenten (vom Gehirn
wegführenden) Nerven Befehle an unseren Körper erteilt, und uns die Bewegung er-
möglicht.
Seite 7
Kapitel 2 Das Gehirn
2.1.2 Die Evolution des Gehirns
Das Gehirn ist ein Nervensystem, welches im Laufe der Evolution immer zentraler ge-
worden ist. Es handelt sich hier also um ein zentrales Nervensystem, im Gegensatz zu
den dezentralen Nervensystemen, beispielsweise den Nervennetzen von Nesseltieren,
die kein herausgebildetes Organ für die Verarbeitung der Reize haben, sondern wo
dies an Ort und Stelle in den einzelnen Nervenzellen bzw. -verbunden passiert.
Andere Nervensysteme, das sogenannte Strickleiternervensystem der Gliederfüßer
beispielsweise, hat bereits zentral ausgebildete Zentren, sogenannte Ganglien, die
durch Nervenstränge verbunden sind. Ganglien, oder auch Nervenknoten können
durchaus als Vorläufer des Gehirns betrachtet werden, sie vereinen und spezialisieren
bereits Nervenzellen.
Das menschliche Gehirn ist das leistungsfähigste im Vergleich zu den Gehirnen der
weiteren Säugetiere. Dennoch ist ist es ein gutes Stück kleiner als beispielsweise das
Gehirn des Elefanten, woraus wir ableiten können, dass für die Leistung eines Gehirns
nicht dessen Größe verantwortlich ist, genausowenig wie sein Gewicht.
2.1.3 Ein Lageplan des Gehirns
Was liegt im Gehirn wo? ist eine Frage, die ich nicht nur in diesem Abschnitt, sondern
immer wieder in diesem Kapitel behandeln werde. Ist eine komplette Kartographierung
der Funktionen des Gehirns so gut wie unmöglich (vgl. 2.2.1), sind natürlich dennoch
alle Bereiche des Gehirns bereits be-
nannt, und auch grob nach Funktionen
einteilbar.
Den meisten Platz nimmt das soge-
nannte Großhirn (auch: Endhirn, oder
Telencephalon) ein, welches in zwei
Hälften geteilt ist, die rechte und linke
Hemisphäre. Verbunden sind diese
durch den sogenannten Balken, einen
dicken Nervenstrang. Der obere Teil
des Großhirns wird als Cortex, bzw.
Hirnrinde bezeichnet. Sie ist auf dem
Großhirn stark gefurcht. Das Kleinhirn
befindet sich dorsal unterhalb des
Großhirns und ist der zweitgrößte ei-
gene Bereich des Gehirns. Als Zwi-
schenhirn beschreibt man mehrere
Teile, die zwischen Groß- und Klein-
hirn gelagert sind. Es handelt sich da- Querschnitt des menschlichen Gehirns.
bei um Thalamus, Hypothalamus, Bild: http://de.wikipedia.org/
Subthalamus und Ephitalamus. Der
Thalamus stellt dabei den größten Teil des Zwischenhirns dar, und ist stark mit dem
Großhirn verknüpft. Neben weiteren Funktionen stellt er die Verbindung zwischen
Großhirn und vegetativem System her, welches insbesondere vom Hypothalamus ge-
steuert wird.
Eine starke Bindung an das vegetative Nervensystem des Menschen (Das vegetative
Nervensystem steuert unbewusste Vorgänge, wie den Stoffwechsel im Körper, die das
Gehirn nicht bewusst registrieren kann und nur bei auftretenden Störungen wahrnimmt)
hat auch der Hirnstamm.
Seite 8
Kapitel 2 Das Gehirn
Er ist der "stammesgeschichtlich älteste Teil"1 des Gehirns, welcher aus der Pons (Brü-
cke), dem Mittel- und Nachhirn besteht. Diese Teile des Gehirns steuern einzelne Be-
reiche des menschlichen Körpers, die Medulla oblongata (Nachhirn) ist beispielsweise
maßgeblich für die Atmung und Kontrolle des Blutkreislaufs verantwortlich.
2.1.4 Nervenzellen
Im Gehirn existieren ungefähr 100 Milliarden (1011) Neuronen die miteinander vernetzt
sind, und das menschliche Denken ermöglichen. Diese Nervenzellen sind über die so-
genannten Synapsen miteinander verknüpft (man kann von ca. 100 Billionen (1014)
Vernetzungen im Gehirn ausgehen, pro Neuron also ca. 1000 Vernetzungen). An ihnen
werden die Reize der Nervenzellen übertragen und gewissermaßen Neuronen ver-
schaltet.
Eine Nervenzelle besteht aus einem Zellkörper, auch Soma oder Perikaryon genannt,
sowie zwei verschiedenen Fortsätzen, dem Dendrit und dem Axon. Es gibt verschiede-
ne Arten von Nervenzellen, welche an verschiedenen Orten im menschlichen Gehirn
zum Einsatz kommen, sie unterscheiden sich meist an Zahl und Beschaffenheit der
Fortsätze. So handelt es sich beispielsweise bei multipolaren Nervenzellen um Nerven-
zellen mit einer Vielzahl von Dendriten und Axonen, während die bipolaren Nervenzel-
len nur ein Dendrit und ein Axon aufzuweisen haben. Bipolare Nervenzellen sind insbe-
sondere in der Netzhaut und im Hörorgan aufzufinden.
Soll eine Übermittlung von Informationen stattfinden, geschieht das anhand einer
elektrischen Aktion. Die Dendriten, Empfänger der Nervenzellen, nehmen einen Reiz
auf und leiten ihn an den Soma, Zellkörper weiter, wo, so der eintreffende Reiz stark
genug ist, ein Aktionspotential ausgelöst wird. Das Aktionspotential ruft eine Polarisati-
on des Axons, des als Sender fungierenden Teils der Nervenzellen, hervor. Durch die
Polarisation verändert sich die elektrische Ladung und durch den entstehenden Impuls
wird der Reiz an die Synapse weitergegeben. An der Synapse wird der Impuls dann mit
Hilfe der sogenannten Neurotransmitter in einem biochemischen Prozess an die Den-
driten übergeben, welcher ihn an eine weitere Nervenzelle weiterleitet.
Die Aktivität der Neuronen in diesem Prozess wird in der Fachsprache "feuern" ge-
nannt.
Im Folgenden möchte ich den Prozess noch etwas genauer in die teilnehmenden Ak-
teure aufschlüsseln.
2.1.5 Dendriten
Dendriten sind die Empfänger der Neuronen und, oftmals baumartig von der Nerven-
zelle ausgehend, weit verzweigt. Sie nehmen die Signale an der postsynaptischen
Membran der Synapse auf, und geben Sie an den Zellkörper weiter. Dieser ist insbe-
sondere für die Versorgung des Neurons zuständig, löst aber auch über den sogenann-
ten Axonenhügel das Aktionspotential für eine Reizübermittlung aus, wenn der eintref-
fende Reiz eine Reizschwelle in ausreichendem Maße überschreitet.
2.1.6 Axone
Die Axonen sind, wie die Dendriten, eine Verlängerung der Nervenzelle. Von den Den-
driten unterscheidet sie nur, dass sie nicht empfangen, sondern "senden". Das heißt,
1
zitiert von: http://de.wikipedia.org/wiki/Gehirn#Das_menschliche_Gehirn
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Kapitel 2 Das Gehirn
Eine Nervenzelle
Bild: Nicolas Rougier
Dendriten
Zellkern
Soma
Schwannsche Zelle
Myelinscheide
Axon
Endknöpfchen
Seite 10Kapitel 2 Das Gehirn
durch Veränderung ihres Potentials, bzw. ihrer Ladung, stoßen die ankommenden Io-
nen in der Synapse die Übertragung der Neurotransmitter an.
Axone sind durch eine Myelinschicht geschützt, diese verbessert die Leitfähigkeit und
isoliert die Axonen. Zum weiteren Schutz wird ein Axon von Schwannschen Zellen,
speziellen Gliazellen, umhüllt. Die Übertragungsrate in einem Axon erreicht eine Ge-
schwindikeit von 120 Meter/Sekunde, das entspricht ungefähr 400 km/h, eine ganz or-
dentliche Geschwindigkeit für Informationen, die einen so kurzen Weg zurück zu legen
haben.
2.1.7 Neuronale Vernetzung
Wie viele andere Prozesse im menschlichen Gehirn ist auch der Lernprozess noch lan-
ge nicht zur Gänze erforscht. Man kann jedoch davon ausgehen, dass dieser dadurch
zustande kommt, dass bestimmte Neuronen sich öfter verknüpfen, und auf diese Art
schnellere Verbindungen bestehen. Durch oftmaliges Üben wird dieser "Schaltkreis" in
der Theorie gestärkt und kann besser genutzt werden.
Dennoch ist gerade dieser Prozess für die Wissenschaft noch sehr schwer erklärbar,
da sich die Neuronen ständig neu verknüpfen und jeder Vorhersagbarkeit trotzen. Das
ist auch einer der wichtigsten Faktoren, die einen Durchbruch auf dem Feld "Gedan-
kenlesen" dauerhaft verhindern können. Warum ein Brain-Computer Interface dennoch
funktionieren kann, möchte ich in Kapitel 3 und Abschnitt 2.2 noch zeigen.
Ein, wie ich finde, sehr interessanter Begriff, der sich durch Forschung an dauerhaften
Zuständigkeiten und der Vernetzung der Neuronen ergeben hat, ist der Begriff des
"neuronalen Darwinismus". Wie der Wortlaut bereits eindrucksvoll erläutert geht es da-
bei um eine Evolutionstheorie zum Gehirn, nachdem unnütze, unbenutzte Bereiche im
Gehirn bei einer solchen Unternutzung zurückgebildet werden, und entweder an ande-
re Aufgaben übergeben werden, oder in ihrer neuronalen Struktur stark verkümmern.
2.1.8 Synapsen
Synapsen sind die wichtigen Übermittlerstellen zwischen Dendriten und Axonen und
damit für die Informationsverarbeitung eminent wichtig. Ohne die Funktionalität der Sy-
napsen wäre das Gehirn nicht arbeitsfähig.
Die Synapse kann in den prä- und postsynaptischen Teil aufgeteilt werden, der präsy-
naptische Teil ist die Membran, welche an das Axon anschließt und die Botenstoffe,
Neurotransmitter, an den postsynaptischen Teil, den Dendriten, weitergibt. Diese Neu-
rotransmitter werden in sogenannten Vesikel, kleinen Bläschen, verpackt, und wandern
durch den synaptischen Spalt zum postsynaptischen Teil, wo sie an Rezeptoren gebun-
den werden und damit eine Änderung des elektrischen Potentials des Empfängers be-
wirken, was wiederum als ein Signal für die Dendriten, bzw. Nervenzellen interpretiert
wird.
2.1.9 Neurotransmitter
Neurotransmitter sind biochemische Stoffe, die für die Übertragung der Informationen
in dem Synapsenspalt zuständig sind, indem sie von dem präsynaptischen Teil abges-
toßen werden, und den postsynaptischen Teil stimulieren. Sie erfüllen damit eine äu-
ßerst wichtige Funktion für das menschliche Gehirn.
Diese Wichtigkeit wird beispielsweise bei der Parkinson-Krankheit sehr schön verdeut-
licht. Bei Parkinson Patienten liegt nämlich ein Zellensterben in der Substantia Nigra
(Kernkomplex im Mittelhirn) vor, jenem Bereich, der für die Produktion von Dopamin, ei-
Seite 11Kapitel 2 Das Gehirn
nem der wichtigsten Neurotransmitter, zuständig ist. Dieser Dopaminmangel führt letzt-
endlich zu einer Verlangsamung in vielen Bereichen des Gehirns, bzw. einer allgemei-
nen Bewegungsarmut, Zittern durch Gegenwirkungen von Muskelanspannungen und
einer allgemeinen Verlangsamung der geistigen Prozesse.
Hier werden also einige Symptome deutlich, die durch Dopaminmangel auftreten kön-
nen. Behandelt werden kann diese Krankheit nur mit sogenannten L-Dopa (Vorstufe
des Dopamins, welches in der Lage ist, die Blut-Hirn-Schranke zu durchqueren), also
durch Ersatz-Dopamine, oder durch den Ersatz der abgestorbenen Zellen der Substan-
tia Nigra durch nicht festgelegte Stammzellen, beispielsweise von abgestorbenen
menschlichen Föten, was bisher nach dem Stand der Wissenschaft zwar nicht gänzlich
unmöglich, aber dennoch teuer und in einigen Ländern (Deutschland) zivilrechtlich
nicht möglich ist.
Ein weiteres sehr interessantes Krankheitsbild, welches mit hoher Wahrscheinlichkeit
auf eine "falsche Dosierung" von Neurotransmittern, insbesondere Dopamin, zurückzu-
führen ist, ist die sogenannte "Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung. Bei AD/
HS-Patienten liegt oftmals eine zu hohe Dopamin-Ausschüttung im Bereich des Stria-
tums (wichtiger Teil der Basalgangilen (Teil des Großhirns), das "einen elementaren
funktionellen Stellenwert für den frontalen (exekutiven) Teil des Gehirns hat, und die
das Zusammenwirken von Motivation, Emotion, Kognition und dem Bewegungsverhal-
ten auf neuronaler Ebene realisieren2") vor. Dies bewirkt eine partielle Unterfunktion in
diesem Bereich. Der/die Betroffene hat Schwierigkeiten, Situationen und Emotionen
richtig einzuschätzen, und reagiert oftmals "unangebracht". Amerikanische Neuropsyo-
chologen bezeichnen AD/HS neuerdings auch als "Belohnungsdefizitsyndrom", die er-
höhte Dopaminmenge auch im Nucleus accumbens ("Belohnungszentrum" des Ge-
hirns) bewirkt ein Belohnungsdefizit. Der Betroffene "braucht" die sofortige Belohnung
(dieser Vorgang ist mit Sucht zu vergleichen, der Nucleus Accumbens gilt als verant-
wortlich für Süchte), und handelt dementsprechend schneller, bzw. für die schnelle Be-
lohnung. Es ist ihm/ihr nicht möglich, sich auf ein, auf lange Frist nutzbringenderes Ver-
halten einzulassen, da die sofortige Belohnung durch das Gehirn "gefordert" wird.
"Sucht" ist ein gutes Stichwort für Neurotransmitter. Viele Suchtstoffe, bzw. Halluzino-
gene, aber auch einfache Genussmittel wie Koffein wirken nämlich genau an dieser
Stelle, indem sie die Informationsübertragung verändern. Zum Beispiel erhöht Koffein
die Aktivität der Neurotransmitter, weitere Halluzinogene verändern die Wahrnehmung
durch Eingreifen in den biochemischen Prozess in der Synapse.
Curare, ein Pfeilgift der südamerikanischen Indianer wirkt auch auf die Neurotransmit-
ter, bzw. den Prozess der Informationsübermittlung in der Synapse, indem es die soge-
nannten Acetylcholinrezeptoren besetzt, und es so wirkungsvoll verhindert, dass das
dafür bestimmte Acetylcholin die Rezeptoren erreicht. Die Folgen sind Muskellähmun-
gen und daraus resultierend dann die Lähmung der Atemmuskulatur und der Tod durch
Atemstillstand.
2.2 Zuständigkeiten im menschlichen Gehirn
Eine äußerst wichtige Frage für das Brain-Computer Interface ist die Zuständigkeit von
Teilen des menschlichen Gehirns für bestimmte Aufgaben. Ich möchte kurz vorstellen,
wo die Problematik liegt, und welche Bereiche des Gehirns für ein BCI von besonders
hohem Interesse sind.
2
zitiert von: http://de.wikipedia.org/wiki/Striatum
Seite 12Kapitel 2 Das Gehirn
2.2.1 Die Problematik
In 2.1.7 bin ich bereits ansatzweise darauf eingegangen, wo die Probleme der Hirnfor-
schung liegen, wenn es daran geht, eine Karte der neuronalen Aktivität zu erstellen.
Ständig neue neuronale Vernetzung sowie die sogenannte "Plastizität" des Gehirns
stellt Forscher vor Schwierigkeiten (vgl. 2.1.3).
So konnte beispielsweise festgestellt werden, dass Geigenspieler, oder Menschen, die
besonders viele Tätigkeiten mit den Fingern verrichten, einen größeren Bereich im Ge-
hirn für die Finger reserviert haben, bzw. dass dieser Bereich mehr Neuronen benasr-
prucht als "gewöhnlicher" Weise.
Auch war es möglich nachzuweisen, dass Tiere oder Menschen mit geschädigten Hirn-
funktionen weiterhin einfachere Handlungen ausführen konnten, beispielsweise war es
einer Maus mit einem fehlenden motorischen Kortex möglich, Bewegungen auszufüh-
ren, wenn auch wenig elegant oder gar fehlerfrei. Das Gehirn scheint also in der Lage
zu sein, Netzwerke neu zu bilden. Auch werden Aufgaben, die nicht mehr mit einem be-
stimmten Bereich ausgeführt werden können, scheinbar an andere Bereiche weiterge-
geben.
Jahrelang ist es versucht worden, nun kann wohl mit einiger Sicherheit festgestellt wer-
den, dass eine exakte Kartographierung des Gehirns nie möglich sein wird. Dennoch
können bestimmte Abläufe und Bereiche definiert werden, wie es bereits in diesem Ka-
pitel durchklang. Ich möchte daher zeigen, was bereits bekannt ist, und besonders,
was für das Brain-Computer Interface von Bedeutung ist.
2.2.2 Motorik
Die Planung von Bewegungen ist für das Brain-Computer Interface von großer Bedeu-
tung, da dieses "Potential" in vielen Brain-Computer Interfaces zur Steuerung genutzt
wird (vgl. 4.7.1).
Wir planen unsere abstrakten Bewegungen, wie viele kognitive Prozesse, im vorderen
Bereich der Hirnrinde. Sie werden dann an den Motorischen Kortex "übergeben". Die-
ser besteht aus drei verschiedenen Hauptgebieten, der Supplementär-motorischen
Rinde (SMA), der Prämotorischen Rinde (PMA) sowie der Primär-motorischen Rinde
(M1). Dabei dient insbesondere die SMA und die PMA der Bewegungsvorbereitung,
Der Homunculus auf der Hirnrinde Bild: http://de.wikipedia.org/
Seite 13Kapitel 2 Das Gehirn
bzw. dem Zusammenstellen eines bestimmten Ablaufs einer Bewegung und der kom-
plexen Planung.
Die Primär-motorische Rinde hingegen ist wesentlich für die Ausführung der Bewegung
zuständig. Auf ihm findet sich ein sogenannter "Homunculus" (künstlicher Mensch, die-
se Bezeichnung rührt von der sehr alten Vorstellung her, im Hirn des Menschen sitze
ein noch kleinerer Mensch, ein Homunculus, der den Menschen steuere), ein recht in-
teressantes Phänomen. Es ist nämlich möglich, auf dem Primär-motorischen Kortex
nachzuweisen, welche Bereiche für welche Körperteile zuständig sind. Und so ergibt es
sich dann, dass sich diese in der gleichen Reihenfolge wie in unserem Körper wieder-
finden. Die Proportionen sind zwar ungleich, beispielsweise ist der Bereich des Dau-
mens größer oder fast genauso groß wie der des Rumpfes, eines ungleich größeren
Körperteils. Dies lässt sich vermutlich durch die neuronale Plastizität (vgl. 2.2.1) erklä-
ren, da der Daumen eine genauere Feinabstimmung benötigt als der Rumpf, wird hier
ein größerer Bereich für ihn gebraucht. Befindet sich auf der rechten Seite der Hemi-
sphäre der motorische Kortex, ist auf der linken Seite der sensorische zu finden.
2.3 Monitoring
Um zu Ergebnissen wie den obenstehenden zu gelangen, ist es natürlich von Nöten,
das Gehirn nicht nur im sezierten, sondern auch im aktiven Zustand bei der Arbeit zu
betrachten. Dabei ist es besonders wichtig zu erkennen, wo und zu welchem Zeitpunkt
Aktivität nachzuweisen ist. Damit lassen sich dann nämlich Rückschlüsse auf Zustän-
digkeiten ziehen und im speziellen Falle auch ein BCI steuern.
Ich möchte die wichtigsten Methoden dafür hier darstellen.
2.3.1 Magnetresonanztomographie
Bei der Magnetresonanztomographie (abekürzt MRI, auch Kernspintomographie) han-
delt es sich um ein Verfahren, weches mit Hilfe eines starken Magnetfeldes menschli-
ches Gewebe (auch Hirngewebe) mit einer hohen Auflösung darstellbar macht. Dabei
können unterschiedliche Gewebetypen erkannt werden.
2.3.2 funktionelle Magnetresonanztomographie
Wichtiger als die MRI ist für das Brain-Computer Interface die fMRI, die funktionelle
Magnetresonanztomographie. Mit dieser ist es nämlich möglich, die Stoffwechselvor-
gänge im Gehirn aufzuzeichnen, also darstellbar zu machen, wo das Gehirn aktiv ist.
Dabei wird die sogenannte BOLD-Technik (BOLD steht für Blood Oxygen Level Depen-
dency) genutzt. Mit ihr ist es möglich, die Sauerstoffkonzentration im Blut nachzuwei-
sen, und zu vergleichen. Ist ein Bereich im Gehirn aktiv, benötigt dieser eine höhere
Blutkonzentration mit einem höheren Sauerstoffgehalt. Diese Veränderung kann durch
das Magnetfeld erfasst werden, und bietet ein recht hoch auflösendes und damit ge-
naues Bild der Gehirnaktivität.
Diese Methode bietet den großen Vorteil, dass die Aktivität bis in einen recht kleinen
Bereich gut nachgewiesen werden kann, sie ist also für die Forschung von höchstem
Interesse. Doch leider ist ein solcher Scan nicht online ausführbar (vgl. 3.1.5), das
heißt die Daten sind nur in der Auswertung nutzbar, und für ein anwendbares BCI leider
kaum von Interesse.
Seite 14Kapitel 2 Das Gehirn
Die Methode fMRI ist aber weiterhin von höchstem Interesse, da sie die Methode ist,
die dem "Gedankenlesen" am Nähesten kommt. Dass diese Utopie dennoch wahr-
scheinlich nie wirklich möglich sein wird, verhindern schon die technischen Möglichkei-
ten. Für eine Online-Erkennung würde eine ungeheure Rechenleistung benötigt, auch
ist die Größe der Voxel, Cluster in denen das Gehirn bei der fMRI gescannt wird, nicht
unendlich verringerbar.
2.3.3 Positronen-Emissions-Tomographie
Bei der Positronen-Emissions-Tomographie, kurz PET wird der Testperson eine leicht
radionuklid markierte Substanz verabreicht (meist per Injektion). Die Radionuklide ge-
ben Positronen ab, die bei Zusammentreffen mit den Elektronen des Körpers Photonen
in entgegengesetzte Richtungen verschicken, welche vom PET-Gerät registriert wer-
den können. Das Gerät kann damit die Position der Positronen feststellen, und ein
Schnittbild des Gehirns erstellen. Die Auflösung ist jedoch relativ gering, und die Me-
thode wird vorrangig in der Medizin verwendet.
2.3.4 Elektroenzephalografie
Mit der Elektroenzephalografie kommen wir in einen Bereich, der für das Brain-Compu-
ter Interface von größtem Interesse ist. Die genaue Funktionsweise beschreibe ich im
Kapitel 3, in welchem ich mich dem Brain-Computer Interface allgemein widmen möch-
te. Um einen kurzen Abriss zu geben: Das Elektroenzephalogramm (EEG - encepha-
lon: Gehirn, gráphein: schreiben) ist ein Verfahren, welches ein Bild der Aktivität des
Gehirns mit Hilfe der Elektrizität ermöglicht.
Ein EEG-Signal mit einer Dauer von einer Sekunde Bild: http://de.wikipedia.org/
Wie ich in 2.1.4 bis 2.1.8 bereits beschrieben habe, funktioniert die Übermittlung der In-
formationen im Gehirn mit Hilfe von elektrischen Entladungen in den Axonen. Nun kön-
nen diese Entladungen registriert werden und aus den Daten kann ein Bild, bzw eine
Kurve erstellt werden, die über die Aktivität des Gehirns in verschiedenen Bereichen et-
was aussagt. Um ein EEG abzunehmen wird der Testperson ein Kappe mit mehreren
Elektroden aufgesetzt, welche die kortikale elektrische Aktivität registrieren.
2.4 Zusammenfassung
Ich habe in diesem Kapitel versucht, einen Überblick über das komplexeste Organ des
Menschen zu geben. Dieser Überblick ist eine wichtige Grundlage für das Verständnis
der nachfolgenden Kapitel, in denen ich erklären möchte, was ein Brain-Computer In-
terface genau ist, wie es funktioniert und was für Anwendungen denkbar und bereits
evaluiert worden sind.
Seite 153. Das Brain-Computer Interface
Wie funktioniert ein Brain-Computer Interface? Ein Kapitel zu den Grundlagen der
Technik im Bereich der Interaktion zwischen Gehirn und Computer.
Ich möchte in diesem Kapitel anreißen wie Brain-Computer Interfaces rein technisch
funktionieren.
Selbstverständlich kann ich dieses Thema hier nicht vollständig bearbeiten, möchte
aber einen Überblick über die Grundlagen, Anwendbarkeit und einen Ausblick in die
Zukunft geben, bevor ich im nächsten Kapitel die akutelle BCI-Forschung beschreibe.
Grundlagen
3.1 Brain-Computer Interface
Ein Brain-Computer Interface ist, wie der Name bereits sagt, eine Schnittstelle zwi-
schen Gehirn und Computer, die es uns ermöglicht einen Computer zu steuern, ohne
dabei unsere Extremitäten einsetzen zu müssen. Da mittlerweile der Großteil aller tech-
nischer Geräte mit einem Computer gesteuert wird, oder gesteuert werden kann, stellt
das System BCI eine wichtige neue Interaktionsmöglichkeit mit dem Computer dar.
Das Forschungsgebiet BCI ist noch recht jung, daher handelt es sich auch bei bisher
realisierten Brain-Computer Interfaces um eher fehlerhafte Systeme. Wo da die Proble-
me liegen wird sich in diesem Kapitel noch herausstellen.
3.1.1 Wer braucht ein Brain-Computer Interface?
BCIs sind nicht nur als Forschungsobjekt, um über unser Gehirn immer mehr zu erfah-
ren, von großem Interesse für die Wissenschaft, sondern sie können auch konkreten
Nutzen in der Medizin bringen.
Unterschiedliche Krankheitsbilder erfordern geradezu eine weitere Kommunikationsme-
thode, beispielsweise das sogenannte "Locked-In-Syndrom". Es handelt sich dabei um
eine Krankheit, bei der durch eine Verletzung, bzw. Läsion des Pons, die Fähigkeit die
Muskeln zu bewegen komplett verloren gegangen ist. Die Patienten haben dadurch
keinerlei Möglichkeit zur Kommunikation mit ihrer Umwelt, gleichwohl sie bei vollem
Bewusstsein sind. Durch sogenannte Speller (vgl. 4.2.4) können Locked-In-Patienten
kommunizieren, indem sie den Bildschirm als Ausgabe für gewünschten Text nutzen
können.
Körperbehinderten Menschen oder Menschen mit fehlenden Extremitäten stehen hier
sogar ganz neue Möglichkeiten offen. Eine besondere Form der Querschnittslähmung,
die sogenannte Tetraplegie, bewirkt eine komplette Lähmung der vier Gliedmaßen. Pa-
tienten mit dieser Krankheit sind dementsprechend absolut auf die Hilfe Anderer ange-
wiesen. Abhilfe schaffen könnten hier Rollstühle und Hilfsroboter, die durch ein Brain-
Computer Interface gesteuert werden können (vgl. Kapitel 4).
Seite 16Kapitel 3 Das Brain-Computer Interface
Bei Rollstuhl und Hilfsroboter handelt es sich dann um eine einfache Navigationssoft-
ware, oder einer Software, die verschiedene Möglichkeiten offeriert, und mit einem Ge-
hirn-gesteuerten Cursor bedient wird. Im Falle der Prothesen wird es allerdings noch
spannender. Denn hier könnte der, mehr oder weniger, bewusste Teil des Gehirns prak-
tisch umgangen werden und eine Prothese anhand der Bewegungsanweisungen des
Gehirns gesteuert werden. Bisher sind Prothesen (vgl. 4.3) noch recht rudimentär zu
steuern, die Befehle für die Bewegung werden den verbliebenen Nerven entnommen.
Das ist weder einfach noch chirurgisch einfach und erfordert einen hohen Aufwand.
Eine BCI-Prothese könnte aber am Ursprung der Bewegung ansetzen und eine intuiti-
ve Steuerung eines unechten Arms erlauben, die beinahe an die Steuerung eines ech-
ten Arms heranreicht.
Diese verschiedenen Anwendungen spiegeln das große mögliche Einsatzgebiet des
BCIs nur unzulänglich dar, im Kapitel 4 habe ich mich mit der aktuellen Forschung in
diesem Bereich beschäftigt, dort finden sich noch weitere Möglichkeiten zum Einsatz
eines Brain-Computer Interfaces.
3.1.2 Anwendungsbereiche von BCIs in der Zukunft
Was sich mit BCIs in der Zukunft noch realisieren lassen wird, ist bisher reine Spekula-
tion. Auf jeden Fall werden die bisherigen Einsatzgebiete (vgl. Kapitel 4) weiter er-
forscht und auf ein höheres Niveau gebracht werden, sodass es in einiger Zeit möglich
sein dürfte, Prothesen in annähernd gleicher Weise wie natürliche Extremitäten zu be-
nutzen.
Außerdem ist das Brain-Computer Interface natürlich eine interessante Alternative zu
Mulitmedia-Applikationen und Eingabegeräten allgemein. Mit der Wii (der Spielekonso-
le von Nintendo, die durch eine Art Fernbedienung Bewegungen des Nutzers erfordert)
wurde bereits gezeigt, dass alternative Eingabegeräte große Chancen auf dem Markt
für sich entdecken können, ein einfaches BCI könnte vielleicht auch für die Gaming-
Szene eine lohnende Ergänzung sein. Selbstverständlich besteht für den Massenmarkt
weder eine ausreichend hohe Robustheit der Software, noch dürfte es finanziell loh-
nend sein, da der EEG-Verstärker recht viel kostet.
Die Hirnforschung ist aber auf jeden Fall nicht nur aus Sicht der Wissenschaft, sondern
auch aus Sicht der Werbung (Stichwort Neuromarketing!) ein interessantes Gebiet, in
welchem in den nächsten Jahrzehnten große Fortschritte erzielt werden dürften.
Mit einigen Funktionen des menschlichen Gehirns lassen sich die Beziehungen in
Mensch-Maschine-Systemen wesentlich verbessern. Beispielsweise ist die Nutzung
von Error related Potentials eine Möglichkeit, die Fehlerrate in einem solchen Mensch-
Maschine-System zu verringern, BCIs werden uns in der Zukunft also sicher nicht un-
wesentlich begleiten.
3.1.3 Gedankenlesen
Für ein Brain-Computer Interface ist diese Utopie eigentlich kaum von Interesse, den-
noch mischt in der Forschung ständig ein ethischer Faktor mit, da wir hier in kaum er-
forschtes Gebiet eindringen, und versuchen unser Gehirn zu verstehen, von dem jeder
Mensch möchte, dass das Seine sein Eigen bleibt. Das Gehirn ist definitiv (wie übri-
gens schon im vorigen Kapitel festgestellt) das wichtigste Organ des Menschen und
könnte es jemals möglich sein, die Gedanken eines Menschen zu lesen, würde sich
dies mit einiger Sicherheit fatal auf unser Selbstverständnis auswirken.
Diese Utopie ist allerdings, wie schon in Kapitel 2 festgestellt, aufgrund technischer
Hürden, die nicht überwindbar scheinen, bereits auszuschließen. Die unendlich geringe
Seite 17Kapitel 3 Das Brain-Computer Interface
Größe der Neuronen erfordert eine sehr hohe Auflösung, die physikalisch nicht möglich
ist. Die ständig neuen Verknüpfungen machen es uns unmöglich, Rückschlüsse auf
komplexe Gedankengänge etc. zu ziehen. Denn unser Gehirn ist keine Maschine, die
man mit einem "Code" knacken könnte, sondern ein Organismus, der lebt und sich ver-
ändert.
3.1.4 Mentales vs. motorisches BCI
In der Forschung zum Brain-Computer Interface unterscheidet man zwischen menta-
lem und motorischem BCI, also praktisch zwei verschiedenen Arten des BCIs. Ich habe
mich in dieser Arbeit vorrangig mit dem motorischen BCI beschäftigt, bin aber in eini-
gen Gebieten auch in den Bereich des mentalen Brain-Computer Interfaces vorgesto-
ßen.
Ein motorisches Brain-Computer Interface zeichnet sich durch die bewusste Steuerung
des BCIs aus, beispielsweise durch Bewegungsvorstellung. Ein mentales Brain-Com-
puter Interface hingegen sollte nach Möglichkeit auf den Bewusstseinszustand des
Nutzers reagieren, also praktisch mehr oder weniger mental unbewusst gesteuert wer-
den. In diesem Gebiet sind die evozierten Potentiale (vgl. 3.3.2) von größerer Bedeu-
tung, die beispielsweise genutzt werden, um das reflexhafte Erkennen eines Fehlers in
einem Mensch-Maschine-Verhältnis zu nutzen und zum Vorteil anzuwenden. Auch der
P300 Speller basiert auf einem mentalen Brain-Computer Interface.
3.1.5 Online/Offline
Das BCI bietet eine Möglichkeit zur Interaktion, die nur richtig ausgenutzt werden kann,
wenn die Daten in Echtzeit gerechnet und Klassen zugeordnet werden können. Das
ideale BCI sollte also online sein und damit auf die "Eingaben" des Nutzers möglichst
in Echtzeit reagieren, da Gegenteiliges (vgl. 5.2.2, 4.8.1) die Motivation des Nutzers
wesentlich sinken lässt und überhaupt sinnvolle Interaktion ausschließt.
Offline wäre ein BCI also gar kein echtes BCI mehr, dennoch ist es natürlich möglich,
die EEG-Daten nur zur Analyse aufzunehmen und im Nachhinein dann auszuwerten.
3.1.6 Synchron und asynchrones BCI
Es lässt sich zwischen synchronem und asynchronem Brain-Computer Interface unter-
scheiden. Hier handelt es sich bei dem Ideal, dem asynchronem BCI, um ein Brain-
Computer Interface, welches unter Alltagsbedingungen eingesetzt werden kann, also
nur bei Bedarf durch den Nutzer bedient wird und ansonsten inaktiv ist. Dies ist bei ei-
nem synchronem Brain-Computer Interface nicht der Fall, es ist dort die ganze Zeit in
Aktion, eine Tatsache, die bildlich gesprochen einen Rollstuhlfahrer beim Überqueren
der Straße ins Schwitzen kommen lassen könnte.
3.1.7 Training
Für das BCI ist es weiterhin von hohem Interesse, auch wenn es einen längeren Pro-
zess darstellt, der für die Versuchsperson nicht gerade angenehm ist: Das Training.
Die Trainingsphase im Ablauf einer BCI-Nutzung ist aus zwei Gründen besonders wich-
tig. Der erste ist, dass der Nutzer des BCIs lernen muss, die Bandpower seines EEGs
zu verändern, indem er sich beispielsweise eine Bewegung seiner rechten oder linken
Hand vorstellt, wie ich es in Kapitel 5 beschreibe.
Seite 18Kapitel 3 Das Brain-Computer Interface
Der zweite Grund ist, dass der Computer lernen muss, diese Bewegungen zu erkennen
und eine Aktion dazu auszuführen, bzw. es muss ein personenspezifischer Klassifikator
gebildet werden, der möglichst robust und mit einer möglichst geringen Fehlerquote ar-
beitet. Dieser Klassifikator wird aus den Trainingsdaten gewonnen, bei denen der Ver-
suchsperson in sogenannten Trials eine Aktion vorgegeben wird, die er sich dann vor-
zustellen hat, und die im Prozess der Klassifikation dann aus den Daten zeitlich he-
rausgefiltert und für die Klassifikation genutzt werden kann. Ein Trial ist ein "getrigger-
tes" Zeitintervall der EEG-Daten. Es wird dann aus den EEG-Daten herausgefiltert und
als Trial bezeichnet.
Das Training ist also sehr wichtig für das Brain-Computer Interface, auch wenn sich
verschiedene Probleme gezeigt haben, die im Kapitel 5 am praktischen Beispiel auch
noch deutlicher werden.
Eine vorgestellte Bewegung der Hand (beispielsweise der Faustschluss oder soge-
nanntes "Finger-tapping", wiederholtes Tippen des Daumens gegen den kleinen Fin-
ger) ruft eine recht hohe mentale Belastung hervor und ist nicht nur ermüdend, sondern
gar nicht so einfach vorstellbar. Die Tatsache, dass dies noch vollkommen ohne Feed-
back passieren muss, verkompliziert diesen Prozess noch zusätzlich, da der Person
die Richtigkeit der vorgestellten Bewegung nicht präsentiert werden kann.
Auch ist es nicht möglich, von Mustern der ausgeführten Bewegungen auf Muster der
vorgestellten Bewegungen zu schließen, diese sind unterschiedlich und dementspre-
chend nicht mit dem gleichen Klassifikator erfassbar. Ein Training für den Computer "al-
lein" ist also nicht möglich, die Trainingsphase wird immer einige Zeit erfordern.
Bedauerlicherweise musste festgestellt werden, dass Patienten mit einer Bewegungs-
behinderung (die potentiell interessantesten Patienten für das BCI!) größere Schwierig-
keiten in der Trainingsphase hatten, da die Bewegungsvorstellung durch die fehlende
Möglichkeit, die Bewegung tatsächlich auszuführen, erschwert wurde [Vanhooydonck
et.al.]. Das Training dauert so länger und ist wesentlich aufwändiger. Dieses Problem
lässt sich möglicherweise auf den "neuronalen Darwininsmus" zurückführen, wie im
Kapitel 2 beschrieben. Nach den Regeln Darwins "verlernen" Neuronen durch Inaktivi-
tät ihre Bestimmung und werden unter Umständen für andere Aktionen benutzt. Die
Vorstellung würde jedenfalls zumindest wesentlich erschwert.
Ein Bild, welches sich nicht nur bei bewegungsbehinderten Menschen auftat, sondern
generell bei Menschen, die von außerhalb des Labors kamen.
Diese waren nämlich nicht auf die Gegebenheiten eingestimmt. Die Aufgabe war we-
sentlich schwieriger zu erfassen, da die Hintergründe nicht bekannt waren, und die Da-
ten waren wesentlich schlechter als bei den Forschern. Bisher konnte dies noch nicht
ausreichend in einer größeren Feldstudie mit vielen "Neulingen" evaluiert werden. Es
sieht jedoch so aus, als müssten die aktuellen Annahmen hinsichtlich der Übertragbar-
keit und Ähnlichkeit der Daten verschiedener Personen korrigiert werden.
3.2 Elektrische Impulse im menschlichen Körper
Der menschliche Körper wird durch unsere Nerven gesteuert, die, wie wir bereits im
Kapitel 2 gesehen haben, Informationen über elektrische Impulse übertragen. Diese
elektrischen Impulse lassen sich messen und bilden die Grundlage für ein Brain-Com-
puter Interface.
Hier schildere ich die verschiedenen Methoden zur Messung der elektromuskulären
und -kortikalen Aktivität.
Seite 19Kapitel 3 Das Brain-Computer Interface
3.2.1 Elektromyografie
Die Elektromyografie (EMG) ist eine Technik, die es erlaubt die elektrische Aktivität der
Muskeln zu messen. Dies geschieht mit Hilfe von Elektroden, die auf der Oberfläche
der Haut, bzw. der Muskeln aufgelegt werden und das elektrische Potential der Mus-
keln ermitteln (In der Medizin werden Nadelelektroden benutzt, da für die medizinische
Analyse oftmals eine höhere Auflösung vonnöten ist).
Die Elektromyografie ist für das Brain-Computer Interface eher von indirekter Bedeu-
tung, da es oftmals genutzt wird, um Vorstellungen zu trainieren oder Programme zu
evaluieren. Ein Programm für ein Brain-Computer Interface könnte zum Beispiel zuerst
anhand eines EMGs getestet werden, da hier eine richtige Klassifikationsrate von ca.
98 % vorliegt und Fehler des Probanden fürs Erste ausgeschlossen werden können.
Außerdem kann mit dem EMG festgestellt werden, ob die Versuchsperson auch nicht
"geschummelt" hat, bzw. sich sonstwie bewegt hat.
In meinem praktischen Versuch habe ich versucht, meine Trainingseinheiten mit Hilfe
des EMGs zu verbessern (vgl. 5.2.3).
3.2.2 Elektroocculogramm
Die Daten der EEG-Trials werden leider recht oft durch Artefakte von Muskelbewegun-
gen gestört, das heißt verändert. Um dennoch akzeptable Ergebnisse zu erhalten und
der Versuchsperson nicht allzu strenge Auflagen hinsichtlich der Bewegungen der Mus-
keln machen zu müssen, wird bei vielen Versuchen zusätzlich zum EEG und ggf. dem
EMG auch das EOG abgenommen, welches die Bewegung der Augenmuskeln auf-
zeichnet.
Wird für ein Trial eine Muskelbewegung durch das EMG oder EOG festgestellt, kann
diese entweder aus den Daten herausgerechnet werden oder die entsprechenden Da-
ten werden nicht in den Klassifikationsprozess einbezogen, um einen möglichst robus-
ten sauberen Klassifikator programmieren zu können.
3.2.3 Elektroencephalografie
Im Kapitel 2 habe ich es bereits angeschnitten, das EEG, bzw. Elektroencephalogramm
ist eine Monitoring-Technik für die Gehirnaktivität, welches auf Elektroden basiert, die
das elektrische Potential auf dem Kortex ermitteln.
Dieses ist messbar, da sich die elektrischen postsynaptischen Potentiale der Dendriten
der Neuronen knapp unter der Oberfläche des Kortex summieren.
Bei der Abnahme des EEG handelt es sich um ein System von bis zu 100 Elektroden,
die auf dem Kortex mit Hilfe einer Elektrodenkappe befestigt werden. Diese wird zwi-
schen Nasion und Inion (also Nasenbein und hinterstem Vorsprung des Hinterhaupt-
beins) befestigt, sodass die Elektroden an einer jeweils in Relation zur Größe des je-
weiligen Kopfes gleichen Stelle ansitzen. Diese Einteilung beruht auf einem internatio-
nal gültigen System, dem sogenannten 10-20 System. Es schreibt auch die Namen der
Elektrodenpositionen vor, die den gesamten Kortex abdecken. Besonders relevant sind
diese jedoch auf dem Scheitelpunkt des Kopfes, sowie im okzipitalen und frontalen Be-
reich der Hirnrinde.
Hier wird bereits deutlich, was "Gedankenlesen" so unmöglich macht. Diese verhältnis-
mäßig plumpen Elektroden können nur ein ungenaues Durcheinander von Millionen
feuernder Neuronen aufnehmen, und sind nur in geringem Maße zu einer Differenzie-
rung fähig.
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