Hirn-Computer-Schnittstelle Kognitiv steuerbares Exoskelett für Medizinanwendungen

Die Forschung an der Verbindung von Gehirn-Maschine-Schnittstellen und Robotertechnik findet seit Jahren statt - nun tauchen vermehrt vielversprechende Prototypen auf.
Die Forschung an der Verbindung von Gehirn-Maschine-Schnittstellen und Robotertechnik findet seit Jahren statt. Neben zahlreichen marktreifen Produkten tauchen immer weitere, vielversprechende Prototypen auf.

Hirnströme abgreifen, wandeln und als Steuersignale für ein Exoskelett nutzen. Diese Vision konnten Wissenschaftler der Korean University und der TU Berlin in Form eines lauffähigen Prototypen zur Wirklichkeit machen.

Das Abgreifen der Hirnströme geschieht über eine Spannungsmessung an der Kopfoberfläche mit einer Elektroenzephalogramm (EEG)-Kappe. Die gezielte Stimulation des Sehnervs erzeugt neuronale Aktivität in den entsprechenden Hirnarealen, die zu einer messbare Potenzialänderung an der Kopfhaut führen. Dieses Prinzip nutzen die Forscher zur einfachen Steuerung des Exoskelett-Prototyps: Der Benutzer schaut auf eine LED, die mit einer bestimmten Frequenz blinkt und erzeugt so beispielsweise das Steuersignal für einen Vorwärtsschritt. Fokussiert der Nutzer eine LED, die mit einer anderen Frequenz blinkt, wird ein anderes Steuersignal generiert, z.B. für einen Seitwärtsschritt nach links.

Auf diese Weise lassen sich mit der kognitiven Exoskelett-Steuerung fünf verschiedene Kommandos erzeugen, die einen vorprogrammierten Bewegungsschritt ablaufen lassen: Sitzen (Blinkfrequenz von 17 Hz), Schritt nach rechts (15 Hz), Stehen (13 Hz), Schritt nach links (11 Hz) und Schritt nach vorne (9 Hz).

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Bildergalerie Exoskelette: Forschung und Anwendungen

Exoskelette in der Medizin, der Logistik, dem Militär ...

Signalerkennung bei hohem Rauschen

Die technische Herausforderung liegt in der Trennung des Steuersignals vom Hintergrund der anderen Hirnaktivitäten, insbesondere dem Anteil, der erst durch die Benutzung des Exoskeletts selbst stimuliert wird. Außerdem müssen die verschiedenen LED-Blinkfrequenzen messtechnisch unterschieden werden, um mehr als ein Steuerkommando zu ermöglichen. Mit einer statistischen Auswertemethode des EEG-Signals (Kanonische Korrelationsanalyse) gelingt es den Forschern, die stimulierten Steuersignale mit 90 bis 95 Prozent Verlässlichkeit korrekt zu erkennen.

Die Steuerung des Exoskeletts über die Gehirn-Maschine-Schnittstelle (Brain-Computer-Interface, BCI) konnte von den Probanden innerhalb weniger Minuten erlernt werden. Solche BCI-gesteuerten Exoskelette werden für den Einsatz in der Medizin hoch gehandelt, wo sie Patienten mit schweren Rückenmarksverletzungen wieder zu einem koordinierten Bewegungsablauf verhelfen könnten.

Obwohl die Steuerung intuitiv gut funktioniert, führt das permanente Betrachten flackernder LEDs schnell zu Ermüdungserscheinungen und macht das Exoskelett außerdem inkompatibel für Personen mit neurologischer Vorerkrankung wie Epilepsie. An diesem Punkt wollen die Forscher als nächstes Arbeiten.