Schnittstellentechnik für Gelähmte
"Ultraschall ist ein völlig neues Werkzeug, das die Gehirn-Maschine-Schnittstellentechniken erweitert und Menschen mit Lähmungen helfen kann. Es ist weniger invasiv als Gehirnimplantate und erfordert keine ständige Neukalibrierung. Diese Technologie wurde als echte Gemeinschaftsleistung entwickelt, die von einem Labor allein nicht bewältigt werden könnte", so Caltech-Co-Entwickler Richard Andersen. Beteiligt waren drei weitere Forschungseinrichtungen in den USA.
Bei der Ultraschallbildgebung werden hochfrequente Schallimpulse ausgesendet und gemessen, wie diese Schallschwingungen in einer Substanz, beispielsweise in verschiedenen Geweben, widerhallen. Schallwellen breiten sich mit unterschiedlicher Geschwindigkeit durch diese Gewebetypen aus und werden an den Grenzen zwischen ihnen reflektiert. Dies wird üblicherweise zur Aufnahme von Bildern eines Fötus in der Gebärmutter und für andere diagnostische Bildgebungen verwendet.
Blutfluss erzeugt Doppler-Effekt
"Wenn sich die Aktivität von Neuronen ändert, ändert sich auch ihre Nutzung von Stoffwechselressourcen wie Sauerstoff. Diese Ressourcen werden über den Blutkreislauf wieder zugeführt. Das lässt sich via Ultraschall nachweisen", meint Caltech-Postdoc Sumner Norman. Wenn ein Mensch seine Finger bewegen will, verändert sich etwas in einer bestimmten Hirnregion. Das ist mit einem veränderten Blutstrom verbunden. So wie sich die Tonhöhe der Sirene eines Krankenwagens ändert, wenn sie sich nähert und dann entfernt, erhöhen rote Blutkörperchen die Tonhöhe der reflektierten Ultraschallwellen, wenn sie sich der Quelle nähern, und verringern die Tonhöhe, wenn sie fortbewegen.
Die Messung dieses Phänomens namens Doppler-Effekt hat es den Forschern ermöglicht, winzige Veränderungen im Blutfluss des Gehirns bis hin zu räumlichen Abmessungen von nur 100 Mikrometern aufzuzeichnen, was etwa der Breite eines menschlichen Haares entspricht. In Tierversuchen wurden die Ultraschalldaten in Echtzeit an einen Decoder geschickt, der zuvor darauf trainiert wurde, die Bedeutung dieser Daten durch maschinelles Lernen zu dekodieren. Darauf basierend erzeugte er Steuersignale, um einen Cursor zu bewegen. Jetzt werden klinische Studien an Menschen vorbereitet. (pte)