Das WIN-Kolleg
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(3) Dekodierung von LFP-Leistungsspektren
Um die Anwendbarkeit der Richtungsabhängigkeit der LFP-Leistungsspektren als
neuronales Steuersignal eines Brain-Computer Interfaces zu überprüfen, berechne-
ten wir die Wahrscheinlichkeit, mit der die richtige Bewegungsrichtung durch
Dekodierung der Leistungsspektren der einzelnen Versuchsdurchgänge bestimmt
werden konnte [Rickert, Oliveira,Vaadia,Aertsen, Rotter, and Mehring 2005]. Durch
Verwendung ähnlicher Dekodierungsmethoden wie für die im folgenden Abschnitt
beschriebenen Ergebnisse konnte mit Hilfe der Signale von 48 Elektroden die
Bewegungsrichtung nahezu fehlerfrei aus dem Leistungsspektrum bestimmt werden.
Unabhängig von der Anzahl der verwendeten Kanäle (1, 8 oder 48) war die Deko-
dierungswahrschemlichkeit für das mittlere Frequenzband (6—13 Hz) deutlich gerin-
ger als für das niederfrequente (1-4 Hz) und das hochfrequente (62-200 Hz) Band.
Durch Kombination mehrere Frequenzbänder konnte die Trefferquote jeweils
erhöht werden, woraus folgt, dass die Information in den unterschiedlichen Bändern
nicht komplett redundant ist. Die höchste Trefferquote wurde durch Kombination
aller informationstragenden Frequenzbänder erreicht.
(4) Richtungsabhängigkeit im EEG bei Armbewegungen
Wir haben das so genannte ‘Center-Out’-Paradigma für zielgerichtete Armbewe-
gungen, welches klassisch in Verhaltensversuchen mit Affen durchgeführt wird, auf
den Menschen übertragen und angepasst. Parallel zu unseren Versuchen mit Epilep-
siepatienten unter klinischen Bedingungen führten wir längere Experimente mit
fünf gesunden Versuchspersonen durch (vergleiche auch unsere vorhergehenden
Jahrbuchbeiträge). Der Versuchsaufbau wurde weitestgehend gleich gehalten, die
gesunden Versuchspersonen führten Armbewegungen in vier verschiedene Richtun-
gen in der Horizontalen durch — entweder vorwärts, rückwärts, nach rechts oder
nach links. Dabei war der Arm für die Versuchspersonen nicht sichtbar und sie wähl-
ten sowohl Zeitpunkt, als auch Bewegungsrichtung, selbst. Zielpunkte der Armbe-
wegung waren Knöpfe mit einem Durchmesser von 4 cm, welche 20 cm Abstand
zum mittleren Knopf hatten, dem ‘Center’. Diese Knöpfe betätigten die Versuchs-
personen mit Zeigefinger und Mittelfinger, eventuell auch noch mit dem Ringfin-
ger der rechten Hand und hielten sie zwischen den Bewegungen gedrückt.
Wir haben nach einer richtungsabhängigen Modulation langsamer (< 3,7 Hz)
bewegungsbezogener Potentiale gesucht und versucht, die Bewegungsrichtung mit
Hilfe einer regularisierten linearen Diskriminantenanalyse zu dekodieren. Dabei
waren die jeweils zur Vorhersage herangezogenen Versuchsdurchgänge nicht Teil des
Trainingsdatensatzes (lOx 10-fold cross-validation). Unsere Ergebnisse zeigen, dass die
Bewegungsrichtung je nach Lokalisation der EEG-Elektroden mit einer signifikant
über dem Zufallsniveau von P = % (eine aus vier Richtungen) befindlichen Wahr-
scheinlichkeit aus der im einzelnen Versuchsdurchgang gemessenen neuronalen Akti-
vität dekodiert bzw. vorhergesagt werden kann.
Für die topographische Darstellung des Wahrscheinlichkeitswerts teilten wir
unsere 58 Kopfelektroden in überlappende Gruppen von immer neun benachbarten
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(3) Dekodierung von LFP-Leistungsspektren
Um die Anwendbarkeit der Richtungsabhängigkeit der LFP-Leistungsspektren als
neuronales Steuersignal eines Brain-Computer Interfaces zu überprüfen, berechne-
ten wir die Wahrscheinlichkeit, mit der die richtige Bewegungsrichtung durch
Dekodierung der Leistungsspektren der einzelnen Versuchsdurchgänge bestimmt
werden konnte [Rickert, Oliveira,Vaadia,Aertsen, Rotter, and Mehring 2005]. Durch
Verwendung ähnlicher Dekodierungsmethoden wie für die im folgenden Abschnitt
beschriebenen Ergebnisse konnte mit Hilfe der Signale von 48 Elektroden die
Bewegungsrichtung nahezu fehlerfrei aus dem Leistungsspektrum bestimmt werden.
Unabhängig von der Anzahl der verwendeten Kanäle (1, 8 oder 48) war die Deko-
dierungswahrschemlichkeit für das mittlere Frequenzband (6—13 Hz) deutlich gerin-
ger als für das niederfrequente (1-4 Hz) und das hochfrequente (62-200 Hz) Band.
Durch Kombination mehrere Frequenzbänder konnte die Trefferquote jeweils
erhöht werden, woraus folgt, dass die Information in den unterschiedlichen Bändern
nicht komplett redundant ist. Die höchste Trefferquote wurde durch Kombination
aller informationstragenden Frequenzbänder erreicht.
(4) Richtungsabhängigkeit im EEG bei Armbewegungen
Wir haben das so genannte ‘Center-Out’-Paradigma für zielgerichtete Armbewe-
gungen, welches klassisch in Verhaltensversuchen mit Affen durchgeführt wird, auf
den Menschen übertragen und angepasst. Parallel zu unseren Versuchen mit Epilep-
siepatienten unter klinischen Bedingungen führten wir längere Experimente mit
fünf gesunden Versuchspersonen durch (vergleiche auch unsere vorhergehenden
Jahrbuchbeiträge). Der Versuchsaufbau wurde weitestgehend gleich gehalten, die
gesunden Versuchspersonen führten Armbewegungen in vier verschiedene Richtun-
gen in der Horizontalen durch — entweder vorwärts, rückwärts, nach rechts oder
nach links. Dabei war der Arm für die Versuchspersonen nicht sichtbar und sie wähl-
ten sowohl Zeitpunkt, als auch Bewegungsrichtung, selbst. Zielpunkte der Armbe-
wegung waren Knöpfe mit einem Durchmesser von 4 cm, welche 20 cm Abstand
zum mittleren Knopf hatten, dem ‘Center’. Diese Knöpfe betätigten die Versuchs-
personen mit Zeigefinger und Mittelfinger, eventuell auch noch mit dem Ringfin-
ger der rechten Hand und hielten sie zwischen den Bewegungen gedrückt.
Wir haben nach einer richtungsabhängigen Modulation langsamer (< 3,7 Hz)
bewegungsbezogener Potentiale gesucht und versucht, die Bewegungsrichtung mit
Hilfe einer regularisierten linearen Diskriminantenanalyse zu dekodieren. Dabei
waren die jeweils zur Vorhersage herangezogenen Versuchsdurchgänge nicht Teil des
Trainingsdatensatzes (lOx 10-fold cross-validation). Unsere Ergebnisse zeigen, dass die
Bewegungsrichtung je nach Lokalisation der EEG-Elektroden mit einer signifikant
über dem Zufallsniveau von P = % (eine aus vier Richtungen) befindlichen Wahr-
scheinlichkeit aus der im einzelnen Versuchsdurchgang gemessenen neuronalen Akti-
vität dekodiert bzw. vorhergesagt werden kann.
Für die topographische Darstellung des Wahrscheinlichkeitswerts teilten wir
unsere 58 Kopfelektroden in überlappende Gruppen von immer neun benachbarten