Wissenschaftler decodieren erstmals Gehirnsignale fast mit der Geschwindigkeit der Wahrnehmung!

Elektroden im Temporallappen der Patienten tragen Informationen, die, wenn analysiert, den Wissenschaftlern erlauben, vorherzusagen, welches Objekt die Patienten sehen.

Elektroden im Schläfenlappen (temporal) des wachen Patienten, erlaubt den Wissenschaftlern Gehirnsignale bei nahezu der Wahrnehmungsgeschwindigkeit zu dekodiert. Des weiteren erlaubt die Analyse der neuronalen Reaktionen von visuellen Reizen – Bilder von Gesichtern und Häusern – den Wissenschaftlern anschließend mit mehr als 95 %iger Genauigkeit vorherzusagen, welche Bilder die Patienten sehen.

Der Universität Washingtons rechenbetonter Neurowissenschaftler Rajesh Rao (Foto) und UW Medizin Neurochirurg Jeff Ojemann arbeiteten zusammen mit ihren Studenten Kai Miller und mit Kollegen aus Süd-Kalifornien und New York die Studie aus.

“Wir haben zuerst versucht, zu verstehen, wie das menschliche Gehirn Objekte im Schläfenlappen wahrnimmt, und zweitens, wie man einen Computer benutzen könnte, um zu extrahieren und vorherzusagen, was jemand in Echtzeit sieht.” – erklärte Rao. Er ist ein UW Professor der Informatik und der Technik, und er leitet das Nationale Wissenschaftsfundament-Zentrum für Sensomotorik.

“Klinisch gesehen, könnten Sie unser Ergebnis als ein Beweis der Vorstellung zum Bauen eines Kommunikationsmechanismus für Patienten ansehen, die gelähmt sind oder einen Schlaganfall erlitten haben und gesperrt sind” – sagte er.

Im Experiment wurden die Elektroden von vielfachen Positionen des Temporallappens mit der starken rechenbetonten Software verbunden, die zwei charakteristische Eigenschaften des Gehirnsignals herauszog: ‘Ereignis-korrelierende Potenziale’ und ‘Breitband-spektrale Veränderungen.’

Den Probanden wurden in Abständen von 400 Millisekunden Bildern von Gesichtern und Häusern auf einem Computermonitor gezeigt. Ihre Aufgabe war es, ein auf den Kopf gestelltes Haus wahrzunehmen.

“Wir bekamen verschiedene Antworten von verschiedenen (Elektroden) Positionen; einige waren für Gesichter empfindlich, und andere waren für Häuser empfindlich.” – sagte Rao.

Die rechenbetonte Software sammelte und digitalisierte die Gehirnsignale 1,000 mal pro Sekunde, um ihre Eigenschaften herauszuziehen. Die Software analysierte die Daten auch, um zu bestimmen, welche Kombinationen von Elektrodenstellen und Signaltypen korrelierten und was jedes Subjekt tatsächlich sah. Durch die Ausbildung eines Algorithmus konnten die Forscher die Gehirnsignale mit 95 Prozent Genauigkeit vorhersagen.

“Traditionell haben Wissenschaftler auf einzelne Neuronen geschaut,” sagte Rao. “Unsere Studie gibt ein globaleres Bild, auf dem Niveau des sehr großen Netzwerkes von Neuronen, wie eine Person wach und aufmerksam ein komplexes visuelles Objekt wahrnimmt.”

Diese Technik der Wissenschaftler, sagte Rao, ist ein Sprungbrett für die kartographische Darstellung des Gehirns. Es könnte dafür verwendet werden, um in Echtzeit zu identifizieren, welche Standorte des Gehirns auf Informationen reagieren.

Diese Forschung ist in “PLoS Computational Biology” veröffentlicht worden.

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Journal Reference:

1. Kai J. Miller, Gerwin Schalk, Dora Hermes, Jeffrey G. Ojemann, Rajesh P. N. Rao. Spontaneous Decoding of the Timing and Content of Human Object Perception from Cortical Surface Recordings Reveals Complementary Information in the Event-Related Potential and Broadband Spectral Change. PLOS Computational Biology, 2016; 12 (1): e1004660 DOI: 10.1371/journal.pcbi.1004660