Das WIN-Kolleg | 289


Rückmeldung der
Gehimaktivität

Computer zur Datenanalyse


Abbildung 3:
Ein Brain-Computer Interface (BCI) auf der Basis von funktioneller Magnetresonanztomographie
(fMRI). (A) Echtzeit fMRI erlaubt die schnelle Messung und Analyse von Gehirnaktivität mit
hoher räumlicher Auflösung (mm-Bereich). Damit ist es möglich, die Aktivität aus umschriebenen
Gehirnarealen rückzumelden und die Autoregulation dieser Areale zu trainieren. Das BCI besteht
aus einem 3 Tesla Hochfeld fMRI System (Magnetom Trio, Siemens Medical, Erlangen) zur Bild-
gebung, einem Analyserechner zur statistischen Auswertung mit Turbo-BrainVoyager (Bram
Innovation, Maastricht, Niederlande) und einem Computer zur Visualisierung der Ergebnisse und
Präsentation der Rückmeldungskurve. Die hohe Feldstärke von 3 Tesla und spezielle neu ent-
wickelte Bildgebungstechniken verbessern die Bildqualität und die Genauigkeit der Rückmel-
dung. (B, C): Neurofeedback und Autoregulation der Gehirnaktivität. Der Versuchsperson wird
in Echtzeit die Gehirnaktivität anhand der gelben Kurve zurückgemeldet (die rote Kurve und die
Pfeile werden hier nur zur besseren Illustration gezeigt). Die Gehirnaktivitätskurve stellte die Dif-
ferenz der Aktivität im supplementären Motorkortex (SMA) und einer parahippokampalen Regi-
on (parahippocampal place area, PPA) dar. In grünen Blöcken sollte der Proband die Kurve nach
oben, in blauen nach unten regulieren. Während der grauen Blöcke sollte die Kurve auf Normal-
niveau zurückgeführt werden. Um die Autoregulation zu erlernen, werden mehrere dieser Durch-
gänge durchgeführt. Als Beispiel ist in B der erste Trainingsdurchgang und in C der letzte Trai-
ningsdurchgang für eine Versuchsperson dargestellt. Man erkennt, wie sich die Regulation über
das Training hinweg verbessert, d.h. wie die Kurve im letzten Durchgang besser der vorgegebenen
Regulationsaufgabe entspricht.