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Heidelberger Akademie der Wissenschaften [Hrsg.]
Jahrbuch ... / Heidelberger Akademie der Wissenschaften: Jahrbuch 2003 — 2004

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III. Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses: Das WIN-Kolleg
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1. Forschungsschwerpunkt "Gehirn und Geist: Physische und psychische Funktionen des Gehirns"
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https://doi.org/10.11588/diglit.67592#0278
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FÖRDERUNG DES WISSENSCHAFTLICHEN NACHWUCHSES

erhöht und damit das Erlernen der Autoregulation vereinfacht. Um die Möglichkeit
der Autoregulation lokaler Gehirnaktivität und die dabei auftretenden Lernprozesse
zu untersuchen, wurde vier Versuchspersonen die Aktivität des supplementären
Motorkortex (SMA) und einer parahippokampalen Region (parahippocampal place
area, PPA) zurückgemeldet (Abb. 3 B, C). Beide Regionen wurden für jede Ver-
suchsperson mit Hilfe verschiedener Aufgaben und Reizdarbietungen, die selektiv
die SMA und PPA aktivieren, individuell bestimmt. Um mögliche Artefakte zu
unterdrücken und em spezifischeres Training zu erreichen, wurde die Differenz aus
dem mittleren Signal der SMA und der PPA rückgemeldet. In zwei verschiedenen
Bedingungen sollten die Versuchspersonen das Signal nach oben bzw. unten regulie-
ren. Alle Versuchspersonen erreichten eine willkürliche Kontrolle, d.h. eine signifi-
kante Aufspaltung des Signals. Die Experimente zeigen, dass die Autoregulation
sowohl in Gehirnregionen, die an motorischer Ausführung beteiligt sind, als auch in
Gehirnregionen, die visuelle Reize verarbeiten, gelingt. Diese können zudem ein-
zeln bzw. differentiell reguliert werden.
In weiteren Experimenten soll untersucht werden, wie stabil die erlernte
Regulation ist. Dafür sollen die Versuchspersonen nach erfolgreichem Lernen die
Gehirnaktivität ohne Rückmeldung regulieren. Die Analyseverfahren sollen so ver-
feinert werden, dass, neben der Änderung der Höhe der Aktivierung in bestimmten
Gehirnregionen, auch Änderungen der funktionellen Verbindungen untersucht wer-
den, d.h., ob sich die Konnektivität zwischen Regionen durch das Lernen und die
Regulation verändert. Ein besseres Verständnis der Lern- und Regulationsprozesse
könnte dabei helfen, Trainingsmethoden zu optimieren und die Steuerung von
Brain-Computer Interfaces zu vereinfachen.

4. Dekodierung von Bewegungsinformation aus Gehirnaktivität beim Menschen
Im Rahmen des hier vorgestellten Projektes wird auch zum ersten Mal das Potenti-
al von direkt von der Oberfläche des menschlichen Gehirns abgeleiteten Signalen
(Elektrokortikogramm, ECoG) für ein BCI untersucht (Mehring et al., 2003c,
2003d). Solche Untersuchungen sind im Rahmen der prächirurgischen Epilepsie-
diagnostik möglich, wenn Elektroden subdural zur Lokalisation der Zone des Anfall-
sursprungs, bzw. zur Bestimmung der eloquenten Hirnareale implantiert werden.
Abbildung 4 zeigt Ergebnisse einer in diese Studie integrierten Patientin. Wie hier
deutlich wird, erlauben die verwendeten subduralen Elektroden eine — räumlich wie
zeitlich — sehr hochaufgelöste Darstellung der Aktivität der menschlichen
Großhirnrinde. Zudem sind, wie am Beispiel von Bewegungen des rechten bzw. des
linken Zeigefingers gezeigt, die von uns verwendeten Methoden prinzipiell geeig-
net, um aus den während Bewegungsexperimenten gewonnen ECoG-Daten Rück-
schlüsse auf die ausgeführte Bewegung zu ziehen.
Von besonderem Interesse ist nun die derzeit von uns bearbeitete Frage, inwie-
fern sich Parameter von Armbewegungen, wie beispielsweise die Bewegungsrich-
tung, aus dem ECoG ableiten lassen.
 
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