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Bewegungs - assoziierte Aktivierung

Bernstein Kooperation für Computational Neuroscience (BCOL)

Die Steuerung von Geräten mit der Aktivität des Gehirns ist bisher langsam und störanfällig. Ziel ist es, Gehirn-Computerschnittstellen (BCI) zu verbessern. Dazu werden adaptive Algorithmen zur Dekodierung von Hirnsignalen entwickelt, die sich kontinuierlich an variierende Aktivierungszustände des BCI-Anwenders anpassen. Weiterhin werden Strategien entwickelt, mit denen BCI-Nutzer lernen, gut differenzierbare Hirnaktivitätsmuster zu generieren. Während die Freiburger Gruppe an der Verbesserung der Algorithmen arbeitet (machine learning), werden in Tübingen optimale Trainingsverfahren (brain learning) entwickelt. Die Algorithmen und Strategien werden an einer motorischen Aufgabe erprobt, bei der Probanden eine Handbewegung ausführen, deren Richtung unmittelbar aus der Hirnaktivität dekodiert wird. Die Ergebnisse sind für die Weiterentwicklung von BCI-Systemen von größter Bedeutung, da sie den Bau besserer Systeme ermöglichen. Künftige Kooperationen mit Einrichtungen aus dem Bereich der Neuroprothetik zielen auf die Entwicklung von BCI, die Schlaganfallpatienten die Wiederbenutzung gelähmter Extremitäten ermöglichen soll.