Das Gerät wird auf der 74. Jahrestagung der American Academy of Neurology vorgestellt, die in stattfinden wird
ALS ist eine progressive Erkrankungeine neurodegenerative Erkrankung, die Nervenzellen im Gehirn und Rückenmark betrifft. Menschen mit ALS verlieren die Fähigkeit, Muskelbewegungen zu kontrollieren, was häufig zu einer vollständigen Lähmung führt.
Menschen mit ALS verlieren schließlich die Fähigkeit, sich zu bewegenGliedmaßen, sodass sie Geräte wie Telefone oder Computer nicht steuern können. Wir haben uns entschieden, unser eigenes Gehirn-Computer-Schnittstellengerät zu entwickeln: Es empfängt elektrische Signale vom Gehirn und ermöglicht es den Menschen, den Computer mit ihrem Verstand zu steuern.
Bruce Campbell, MD, Professor an der University of Melbourne in Australien
In der Studie waren vier Menschen mit ALSunterzog sich der Prozedur, bei der ein Gerät in das Gehirn implantiert wurde. Die Gehirn-Computer-Schnittstelle wird durch eine der beiden Halsvenen im Hals und in ein großes Blutgefäß im Gehirn eingeführt. Das Gerät besteht aus Mesh-Material und verfügt über 16 Sensoren. Es kann sich auch ausdehnen und die Gefäßwand auskleiden.
Das Gerät ist mit einer anderen Elektronik verbundenSensor in der Brust. Dann beginnt es, die gesamte Gehirnaktivität vom motorischen Kortex zu übertragen – das ist der Bereich, der Bewegungssignale erzeugt.
Die Forscher beobachteten die Teilnehmer fürJahre und kamen zu dem Schluss, dass das Gerät sicher ist. Es gab keine schwerwiegenden Nebenwirkungen, die zu einer Behinderung oder zum Tod führten. Der Sensor befand sich das ganze Jahr über genau an der Stelle, an der er installiert wurde.
Die Autoren untersuchten auch, ob die Teilnehmer dies konntenVerwenden Sie eine Gehirn-Computer-Schnittstelle, um häufige Aufgaben auszuführen. Alle Freiwilligen wurden darin geschult, ein Eye-Tracking-Gerät zur Bedienung der Technologie zu verwenden. Mithilfe der Eye-Tracking-Technologie kann der Computer erkennen, was eine Person ansieht, und seinen Befehl korrekt ausführen.
Die Forscher erklärten auch, dass der Decoder,Die während der Studie entwickelte Methode ermöglichte es einem Teilnehmer, einen Computer ohne Eyetracker selbstständig zu bedienen. Der Machine-Learning-Decoder war so programmiert: Wenn eine Person die Teilnehmer aufforderte, sich zu bewegen, beispielsweise mit dem Fuß zu tippen oder das Knie zu strecken, analysierte der Decoder die Signale und konnte dies in Computernavigation umwandeln.
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