Projekts

Projekt I:
BMI-Studien am Menschen

begonnen 2003

Eine der Hauptherausforderungen der heutigen Neurotechnik ist es ein Brain-Machine Interface (BMI) zu entwickeln, das geeignet ist, Kommunikation und Bewegungskontrolle für gelähmte Menschen wiederherzustellen. Im Rahmen dieses Projektes untersuchen wir die Möglichkeiten von epikortikalen Feldpotentialen (EFP). Dabei handelt es sich um bioelektronische Signale, die direkt auf der Oberfläche der Großhirnrinde gemessen und als Basis für das BMI verwendet werden, insbesondere für die Parameter zur Dekodierung bewusster Hand- und Armbewegungen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass EFPs ein vielversprechendes Steuersignal für Neuroprothesen darstellen.

Direkte Aufzeichnungen des menschlichen Gehirns unter der Verwendung von implantierten Elektroden sind unter normalen Vorrausetzungen nicht möglich. Doch eine zeitlich beschränkte Implantation von intrakraniellen Elektroden ist zum Zweck einer medizinischen Diagnositik bei einigen Patienten notwendig. In erster Linie um den genauen Entstehungsort epileptischer Anfälle zu ermitteln, bevor dieser chirurgisch entfernt wird. Vorrausgesetzt, die Patienten geben ihr Einverständnis, ist es möglich, dass diese an wissenschaftlichen Experimenten teilnehmen.

1. Positionierung eines Elektrodengitters über der linken Gehirnhälfte, implatiert im Rahmen einer neurochirurgischen Diagnostik.
2. Ein während der Implantation eines subduralen Elektrodengitters aufgenommenes Foto, das die individuellen Kontakte der Platinelektroden zeigt. Mit freundlichem Einverständnis von Ball u.a. Biomed Tech (Berlin) 2004.

Der Abstand zwischen Hirnoberfläche und Kopfhaut beträgt ca. 4 cm. Während intrakraniell gemessene Signale eher die lokale Gehirnaktivität widerspiegeln, sind das Elektroenzephalogramm (EEG) und das Magnetoenzephalogramm (MEG) neuronale Massensignale, die auf der Kopfhaut gemessen werden und die Aktivität gesamter Gehirnareale wiederspiegeln.

Gemeinsam mit dem MEG-Zentrum der Universität Tübingen nutzen wir das Elektroenzephalogramm (EEG) und das Magnetoenzephalogramm (MEG) um unsere intrakraniellen Messungen zu ergänzen und zusätzliche Erkenntnisse in den Bereichen bewegungsbezogener oszillatorischer Gehirnaktivität, neuronaler Korrelate des motorischen Lernens sowie Ongoing Activity zu gewinnen.

Ausgewählte Veröffentlichungen:

• Waldert S, Preissl H, Demandt E, Braun C, Birbaumer N, Aertsen A, Mehring C (2008) Hand movement direction decoded from MEG and EEG. Journal of Neuroscience 28(4):1000-1008 (PDF). Also available at: The Journal of Neuroscience, copyright: The Society for Neuroscience.
• Pistohl T, Ball T, Schulze-Bonhage A, Aertsen A, Mehring C (2007) Prediction of Arm Movement Trajectories from ECoG-Recordings in Humans, J Neurosci Methods, 167/1 pp. 105-115 (in press)