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Wir beantworten gerne alle Ihre Fragen zu BCI. Ist Ihre Frage hier nicht aufgeführt? Sie können uns jederzeit kontaktieren.
Ein Brain-Computer-Interface (BCI) ist ein System, mit dem eine Nutzerin oder ein Nutzer einen Computer mithilfe von Hirnsignalen steuern kann. Diese Hirnsignale können auf verschiedene Weise gemessen werden: über Elektroden auf der Kopfhaut (nicht-invasiv), auf der Gehirnoberfläche oder im Gehirngewebe. Wir verwenden Methoden, bei denen die Elektroden während einer Operation auf der Gehirnoberfläche platziert werden.
In der folgenden Abbildung erklären wir, wie dies funktioniert. Links sehen Sie eine Darstellung des Gehirns mit einem Elektrodenfeld, das auf der Gehirnoberfläche liegt. Die Gehirnaktivität verändert sich, wenn eine Person beispielsweise daran denkt, ihre Hand zu bewegen, oder versucht, bestimmte Wörter auszusprechen. Diese Veränderungen der Hirnsignale werden von den Elektroden gemessen und an einen Computer weitergeleitet.
Der Computer wurde darauf trainiert, bestimmte Muster in diesen Signalen zu erkennen. Im gezeigten Beispiel versucht die Nutzerin oder der Nutzer, die Hand zu bewegen. Die dabei entstehende Veränderung der Hirnsignale wird vom Computer erkannt und in einen Mausklick umgesetzt. Dies wird als Brain-Click bezeichnet. Indem eine Person zum richtigen Zeitpunkt an eine bestimmte Handbewegung denkt oder versucht, ein bestimmtes Wort auszusprechen, kann sie beispielsweise Buchstaben in einem Schreibprogramm auswählen. Auf diese Weise können Menschen mit einer schweren Lähmung wieder kommunizieren oder ein digitales Gerät bedienen, ohne dass dafür Muskelbewegungen erforderlich sind.
Unsere Forschungsgruppe entwickelt derzeit Brain-Computer-Interfaces (BCIs) für zwei verschiedene Zielgruppen.
Erstens konzentrieren wir uns auf Menschen mit schwerer Lähmung, die Schwierigkeiten bei der Kommunikation haben oder bei denen ein hohes Risiko besteht, dass sich diese Probleme innerhalb der nächsten zwei Jahre entwickeln, zum Beispiel bei Personen in einem fortgeschrittenen Stadium von ALS.
Darüber hinaus forschen wir an Anwendungen von BCIs für Menschen mit einer Rückenmarksverletzung, die ihre Hände und Arme nur eingeschränkt bewegen können.
Abschließend untersuchen wir auch, ob und wie andere Patientengruppen von der Nutzung eines BCI profitieren könnten.
Schwerstgelähmte Menschen mit Kommunikationsproblemen können mithilfe eines BCI mit einem Computer kommunizieren. Mit einem BCI können sie selbst Buchstaben oder Sätze tippen oder durch eine Website scrollen. Am UMC Utrecht erforschen wir, wie diese Kommunikation am besten ermöglicht werden kann.
Im Ausland wird unter anderem erforscht, wie ein Roboterarm mithilfe eines BCIs gesteuert werden kann. Außerdem wird untersucht, wie ein BCI in der Rehabilitation nach einem Schlaganfall unterstützend eingesetzt werden kann. Auch gesunde Menschen können ein BCI nutzen: So entwickeln mehrere Unternehmen Spiele, die mit einem BCI gesteuert werden.
Um BCIs weiter zu verbessern, muss mehr Forschung über das Gehirn und die Technologie hinter den BCIs betrieben werden. Unsere Forschungsgruppe versucht zum Beispiel besser zu verstehen, wie die Signale des Gehirns aussehen, wenn jemand versucht, sich zu bewegen oder etwas zu sagen. Es gibt auch viele technologische Entwicklungen, die wir noch erforschen müssen.
Da BCIs noch neu sind, würden wir auch gerne von (potenziellen) BCI-Nutzern erfahren, wie wir BCIs verbessern können. Außerdem würden wir gerne untersuchen, wie wir sicherstellen können, dass ein BCI nicht nur im Labor, sondern auch zu Hause gut funktioniert.
Die Entwicklung von Brain-Computer-Interfaces (BCIs) schreitet derzeit rasant voran. Universitäten, Krankenhäuser und Unternehmen auf der ganzen Welt arbeiten an neuen Technologien, um Hirnsignale zu messen und für Kommunikation oder die Steuerung von Geräten nutzbar zu machen.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Hirnsignale zu messen. Wir verwenden Systeme, bei denen Elektroden auf der Gehirnoberfläche platziert werden (ECoG). Andere Systeme nutzen Elektroden, die direkt in das Gehirngewebe implantiert werden. Diese kann man sich wie sehr kleine Nagelbretter vorstellen; ein bekanntes Beispiel ist das Utah-Array. Beide Ansätze haben Vor- und Nachteile.
Elektroden, die im Gehirn platziert werden, können sehr detaillierte Signale erfassen. Gleichzeitig ist bekannt, dass diese Signale über längere Zeiträume häufig weniger stabil sind. Deshalb müssen solche Systeme regelmäßig neu kalibriert werden, und es ist nicht immer klar, wie zuverlässig sie über viele Monate hinweg funktionieren.
Elektroden, die auf der Gehirnoberfläche liegen, liefern möglicherweise weniger detaillierte Informationen, erfassen dafür jedoch die Aktivität eines größeren Bereichs des Gehirns. Sie bieten zudem einen wichtigen Vorteil: Sie sind für ihre stabilen und zuverlässigen Signale über längere Zeit bekannt. Für Menschen, die im Alltag auf ein BCI angewiesen sind, ist diese Zuverlässigkeit entscheidend.
Unser Ansatz konzentriert sich daher auf die Entwicklung von Systemen, die nicht nur leistungsfähig sind, sondern auch langfristig im Alltag eingesetzt werden können. Gerade die Kombination aus Benutzerfreundlichkeit, Zuverlässigkeit und langfristiger Stabilität macht unsere Technologie im schnell wachsenden BCI-Bereich besonders.