Einem internationalen Forscherteam ist es gelungen, von Probanden gesprochene Worte über die Gehirnaktivität zu dekodieren - die Wissenschaft steht damit kurz vor dem Lesen von Gedanken.
Wenn Patienten an einer schweren Epilepsie leiden, die sich jeder herkömmlichen Therapie entzieht, bleibt oft als letzte Möglichkeit die chirurgische Entfernung der Hirnbereiche, von denen die elektrischen Impulse ausgehen, die zu den Anfällen führen.
Natürlich ist dabei allergrößte Genauigkeit erforderlich, damit nicht für das Bewusstsein des Menschen wichtige Bereiche in Mitleidenschaft gezogen werden. Zur Diagnose genügt ein EEG mit auf den Schädel aufgesetzten Elektroden nicht - es besitzt keine ausreichende Auflösung. Stattdessen implantiert man dem Patienten ein Elektrodennetz, das direkt auf der Hirnhaut aufsetzt. Die so genannte Elektrokortikographie besitzt ein Auflösungsvermögen im Millimeterbereich und ist bereits in den 1950-er Jahren eingeführt worden.
Die Möglichkeit, damit Gehirnaktivität in sonst unerreichbarer Genauigkeit zu messen, hat allerdings auch schon früh die Phantasie der Forscher angestachelt. So gelang es im vergangenen Jahr, Epilepsie-Patienten rein über ihre Gehirntätigkeit ein simples Videogame spielen zu lassen. Die Fortschritte der Technik im Bereich der Künstlichen Intelligenz haben es nun ermöglicht, eine andere, noch weit spannendere Anwendung umzusetzen: Im Magazin Frontiers in Neuroscience berichten Forscher unter anderem des Karlsruhe Institute of Technology, dass es ihnen gelungen ist, Sprache direkt aus der Hirnaktivität zu dekodieren.
Dazu ließen die Wissenschaftler zunächst sieben Epilepsie-Patienten in den USA auf freiwilliger Basis Sprachaufnahmen anfertigen, wobei die Aktivität der zugänglichen Gehirnareale per Elektrokortikographie aufgezeichnet wurde. Danach trainierten die Forscher einen Spracherkennungs-Algorithmus anhand der Aufzeichnungen auf die elektrischen Signale. Das Ergebnis: anschließend konnten die Forscher rein über die Hirnströme vorhersagen, welche Worte die Patienten von sich gegeben hatten - und zwar mit einer Fehlerrate von unter 25 Prozent.
Bis zu echtem Gedankenlesen fehlt damit noch genau ein Schritt: der Verzicht auf das Aussprechen der Wörter. Dass die Genauigkeit der Erkennung noch bei etwa 75 Prozent liegt, führen die Forscher vor allem auf das knappe Studienmaterial zurück - kommerzielle Spracherkennungs-Systeme werden normalerweise mit Tausenden Stunden Material trainiert.
Was gespenstisch klingt, besitzt tatsächlich sinnvolle medizinische Anwendungen: Patienten, die am Locked-In-Syndrom leiden und sich auf keine herkömmliche Weise mehr verständlich machen können, erhielten damit einen Ausweg aus ihrer Sprachlosigkeit. Sich dafür Elektronik ins Gehirn implantieren zu lassen, könnte im Fall des Falles die zu bevorzugende Alternative sein.
Entdeckt bei: http://www.united-mutations.org/?p=98216
Quelle: http://www.heise.de/tp/artikel/45/45198/1.html
Wenn Patienten an einer schweren Epilepsie leiden, die sich jeder herkömmlichen Therapie entzieht, bleibt oft als letzte Möglichkeit die chirurgische Entfernung der Hirnbereiche, von denen die elektrischen Impulse ausgehen, die zu den Anfällen führen.
Die Möglichkeit, damit Gehirnaktivität in sonst unerreichbarer Genauigkeit zu messen, hat allerdings auch schon früh die Phantasie der Forscher angestachelt. So gelang es im vergangenen Jahr, Epilepsie-Patienten rein über ihre Gehirntätigkeit ein simples Videogame spielen zu lassen. Die Fortschritte der Technik im Bereich der Künstlichen Intelligenz haben es nun ermöglicht, eine andere, noch weit spannendere Anwendung umzusetzen: Im Magazin Frontiers in Neuroscience berichten Forscher unter anderem des Karlsruhe Institute of Technology, dass es ihnen gelungen ist, Sprache direkt aus der Hirnaktivität zu dekodieren.
Screenshot aus einem Video zur Funktionsweise von Brain-To-Text
Dazu ließen die Wissenschaftler zunächst sieben Epilepsie-Patienten in den USA auf freiwilliger Basis Sprachaufnahmen anfertigen, wobei die Aktivität der zugänglichen Gehirnareale per Elektrokortikographie aufgezeichnet wurde. Danach trainierten die Forscher einen Spracherkennungs-Algorithmus anhand der Aufzeichnungen auf die elektrischen Signale. Das Ergebnis: anschließend konnten die Forscher rein über die Hirnströme vorhersagen, welche Worte die Patienten von sich gegeben hatten - und zwar mit einer Fehlerrate von unter 25 Prozent.
Bis zu echtem Gedankenlesen fehlt damit noch genau ein Schritt: der Verzicht auf das Aussprechen der Wörter. Dass die Genauigkeit der Erkennung noch bei etwa 75 Prozent liegt, führen die Forscher vor allem auf das knappe Studienmaterial zurück - kommerzielle Spracherkennungs-Systeme werden normalerweise mit Tausenden Stunden Material trainiert.
Was gespenstisch klingt, besitzt tatsächlich sinnvolle medizinische Anwendungen: Patienten, die am Locked-In-Syndrom leiden und sich auf keine herkömmliche Weise mehr verständlich machen können, erhielten damit einen Ausweg aus ihrer Sprachlosigkeit. Sich dafür Elektronik ins Gehirn implantieren zu lassen, könnte im Fall des Falles die zu bevorzugende Alternative sein.
Entdeckt bei: http://www.united-mutations.org/?p=98216
Quelle: http://www.heise.de/tp/artikel/45/45198/1.html
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