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Was passiert in Ihrem Gehirn, wenn Sie durch diese Seite scrollen? Mit anderen Worten, welche Bereiche Ihres Gehirns sind aktiv, welche Neuronen sprechen mit welchen anderen und welche Signale senden sie an Ihre Muskeln?

Die Zuordnung neuronaler Aktivität zu entsprechenden Verhaltensweisen ist ein Hauptziel für Neurowissenschaftler, die Gehirn-Maschine-Schnittstellen (BMIs) entwickeln: Geräte, die die Gehirnaktivität lesen und interpretieren und Anweisungen an einen Computer oder eine Maschine übertragen. Obwohl dies wie Science-Fiction erscheinen mag, können vorhandene BMIs beispielsweise eine gelähmte Person mit einem Roboterarm verbinden . Das Gerät interpretiert die neuronalen Aktivitäten und Absichten der Person und bewegt den Roboterarm entsprechend.
Details des Gefäßsystems im nicht-menschlichen Primatenhirn, abgebildet mit funktionellem Ultraschall.

Bildnachweis: S. Norman

Eine wesentliche Einschränkung für die Entwicklung von BMIs besteht darin, dass die Geräte eine invasive Gehirnoperation erfordern, um die neuronale Aktivität auszulesen. Jetzt hat eine Zusammenarbeit bei Caltech eine neue Art von minimalinvasivem BMI entwickelt, um die Gehirnaktivität entsprechend der Bewegungsplanung auszulesen. Mithilfe der funktionellen Ultraschalltechnologie (fUS) kann die Gehirnaktivität aus präzisen Regionen tief im Gehirn mit einer Auflösung von 100 Mikrometern genau abgebildet werden (die Größe eines einzelnen Neurons beträgt ungefähr 10 Mikrometer).

Ein Diagramm, das zeigt, wie eine neue Art von Ultraschall verwendet wird, um eine motorische Planungsregion des Gehirns in nichtmenschlichen Primaten abzubilden. Die in diesen Gehirnbildern gezeigte neuronale Aktivität wurde dann decodiert, um Bewegungen zu entsprechen. Es wurde gezeigt, dass dieser Prozess Bewegungen genau vorhersagt, noch bevor sie eintraten.

Bildnachweis: S. Norman

Die neue fUS-Technologie ist ein wichtiger Schritt zur Schaffung weniger invasiver und dennoch hochleistungsfähiger BMIs.

„Invasive Formen von Gehirn-Maschine-Schnittstellen können bereits denjenigen Bewegung zurückgeben, die sie aufgrund einer neurologischen Verletzung oder Krankheit verloren haben“, sagt Sumner Norman, Postdoktorand im Andersen-Labor und Co-Erstautor der neuen Studie. „Leider sind nur einige wenige mit der schwersten Lähmung berechtigt und bereit, Elektroden in ihr Gehirn implantieren zu lassen. Funktioneller Ultraschall ist eine unglaublich aufregende neue Methode, um detaillierte Gehirnaktivitäten aufzuzeichnen, ohne das Gehirngewebe zu beschädigen waren begeistert, dass es Bewegung vorhersagen kann. Am aufregendsten ist, dass fUS eine junge Technik mit großem Potenzial ist – dies ist nur unser erster Schritt, um mehr Menschen einen leistungsstarken, weniger invasiven BMI zu bieten. „

Richard Andersen , James G. Boswell Professor für Neurowissenschaften und Führung Lehrstuhl und Direktor des Tianqiao und Chrissy Chen Gehirn-Maschine-Schnittstellenzentrums am Tianqiao und Chrissy Chen Institut für Neurowissenschaften an der Caltech ; und von Mikhail Shapiro , Professor für Chemieingenieurwesen und Ermittler des Heritage Medical Research Institute. Shapiro ist Mitglied der Fakultät des Chen-Instituts.

Ein Artikel, der die Arbeit beschreibt, erscheint am 22. März in der Zeitschrift Neuron.

Im Allgemeinen weisen alle Werkzeuge zur Messung der Gehirnaktivität Nachteile auf. Implantierte Elektroden (Elektrophysiologie) können die Aktivität auf der Ebene einzelner Neuronen sehr genau messen, erfordern jedoch natürlich die Implantation dieser Elektroden in das Gehirn. Nicht-invasive Techniken wie die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) können das gesamte Gehirn abbilden, erfordern jedoch sperrige und teure Maschinen. Die Elektroenzephalographie (EEGs) erfordert keine Operation, sondern kann die Aktivität nur bei geringer räumlicher Auflösung messen.

Ultraschall sendet hochfrequente Schallimpulse aus und misst, wie diese Schallschwingungen in einer Substanz wie verschiedenen Geweben des menschlichen Körpers widerhallen. Schall bewegt sich mit unterschiedlicher Geschwindigkeit durch diese Gewebetypen und wird an den Grenzen zwischen ihnen reflektiert. Diese Technik wird üblicherweise verwendet, um Bilder eines Fötus in der Gebärmutter und für andere diagnostische Bildgebung aufzunehmen.

Ultraschall kann auch die innere Bewegung von Organen „hören“. Beispielsweise nehmen rote Blutkörperchen wie ein vorbeifahrender Krankenwagen an Tonhöhe zu, wenn sie sich der Quelle der Ultraschallwellen nähern, und nehmen ab, wenn sie abfließen. Durch die Messung dieses Phänomens konnten die Forscher winzige Veränderungen des Blutflusses im Gehirn bis zu 100 Mikrometer (auf der Skala der Breite eines menschlichen Haares) aufzeichnen.

„Wenn ein Teil des Gehirns aktiver wird, steigt der Blutfluss in den Bereich. Eine Schlüsselfrage in dieser Arbeit war: Wenn wir eine Technik wie funktionellen Ultraschall haben, die uns hochauflösende Bilder der Blutflussdynamik des Gehirns liefert Gibt es im Raum und im Laufe der Zeit genügend Informationen aus dieser Bildgebung, um etwas Nützliches über das Verhalten zu entschlüsseln? “ Sagt Shapiro. „Die Antwort lautet“ Ja „. Diese Technik lieferte detaillierte Bilder der Dynamik neuronaler Signale in unserer Zielregion, die mit anderen nicht-invasiven Techniken wie fMRT nicht sichtbar waren. Wir haben einen Detaillierungsgrad erstellt, der sich der Elektrophysiologie nähert, jedoch mit einer weitaus weniger invasiven Verfahren.“

Die Zusammenarbeit begann, als Shapiro Mickael Tanter, einen Pionier im Bereich des funktionellen Ultraschalls und Direktor der Physik für Medizin Paris (ESPCI Paris Sciences et Lettres University, Inserm, CNRS), 2015 zu einem Seminar bei Caltech einlud. Vasileios Christopoulos, ein ehemaliges Andersen-Labor Der Postdoktorand (jetzt Assistenzprofessor an der UC Riverside) nahm an dem Vortrag teil und schlug eine Zusammenarbeit vor. Shapiro, Andersen und Tanter erhielten daraufhin ein Stipendium der NIH BRAIN Initiative , um die Forschung fortzusetzen . Die Arbeit bei Caltech wurde von Norman, dem ehemaligen Postdoktoranden des Shapiro-Labors, David Maresca (jetzt Assistenzprofessor an der Technischen Universität Delft), und Christopoulos geleitet. Maresca und Christopoulos sind zusammen mit Norman Ko-Erstautoren der neuen Studie.

Die Technologie wurde mit Hilfe nichtmenschlicher Primaten entwickelt, denen beigebracht wurde, einfache Aufgaben zu erledigen, bei denen Augen oder Arme in bestimmte Richtungen bewegt wurden, wenn bestimmte Hinweise gegeben wurden. Als die Primaten die Aufgaben erledigten, maß die fUS die Gehirnaktivität im posterioren parietalen Kortex (PPC), einer Region des Gehirns, die an der Bewegungsplanung beteiligt ist. Das Andersen-Labor hat die PPC jahrzehntelang untersucht und zuvor mithilfe der Elektrophysiologie Karten der Gehirnaktivität in der Region erstellt. Um die Genauigkeit von fUS zu validieren, verglichen die Forscher die Bildgebungsaktivität des Gehirns von fUS mit zuvor erhaltenen detaillierten elektrophysiologischen Daten.

Als nächstes wollte das Team mithilfe des T & C Chen Brain-Machine Interface Centers von Caltech herausfinden, ob die aktivitätsabhängigen Änderungen in den fUS-Bildern verwendet werden können, um die Absichten des nicht-menschlichen Primaten zu entschlüsseln, noch bevor es initiiert wurde eine Bewegung. Die Ultraschallbilddaten und die entsprechenden Aufgaben wurden dann von einem Algorithmus für maschinelles Lernen verarbeitet, der erfuhr, welche Muster der Gehirnaktivität mit welchen Aufgaben korrelierten. Sobald der Algorithmus trainiert war, wurden ihm Ultraschalldaten präsentiert, die in Echtzeit von nichtmenschlichen Primaten gesammelt wurden.

Der Algorithmus sagte innerhalb weniger Sekunden voraus, welches Verhalten der nichtmenschliche Primat ausführen würde (Augenbewegung oder Reichweite), Bewegungsrichtung (links oder rechts) und wann er die Bewegung ausführen wollte.

„Der erste Meilenstein war zu zeigen, dass Ultraschall Gehirnsignale erfassen kann, die mit dem Gedanken an die Planung einer physischen Bewegung zusammenhängen“, sagt Maresca, die über Erfahrung in der Ultraschallbildgebung verfügt. „Die funktionelle Ultraschallbildgebung schafft es, diese Signale mit zehnmal höherer Empfindlichkeit und besserer Auflösung als die funktionelle MRT aufzuzeichnen. Dieser Befund ist der Kern des Erfolgs der Schnittstelle zwischen Gehirn und Maschine auf der Basis von funktionellem Ultraschall.“

„Gegenwärtige hochauflösende Gehirn-Maschine-Schnittstellen verwenden Elektrodenarrays, die eine Gehirnoperation erfordern. Dazu gehört das Öffnen der Dura, der starken Fasermembran zwischen Schädel und Gehirn, und das Implantieren der Elektroden direkt in das Gehirn. Ultraschallsignale können jedoch durch das Gehirn geleitet werden Dura und Gehirn nicht-invasiv. Es muss nur ein kleines, ultraschalltransparentes Fenster in den Schädel implantiert werden. Diese Operation ist deutlich weniger invasiv als die für die Implantation von Elektroden erforderliche „, sagt Andersen.

Obwohl diese Forschung an nichtmenschlichen Primaten durchgeführt wurde, ist eine Zusammenarbeit mit Dr. Charles Liu, einem Neurochirurgen am USC, in Arbeit, um die Technologie mit menschlichen Freiwilligen zu untersuchen, die aufgrund traumatischer Hirnverletzungen ein Stück Schädel hatten entfernt. Da Ultraschallwellen diese „akustischen Fenster“ nicht beeinflussen können, kann untersucht werden, wie gut funktioneller Ultraschall die Gehirnaktivität bei diesen Personen messen und dekodieren kann.

Das Papier trägt den Titel “ Single-Trial-Decodierung von Bewegungsabsichten unter Verwendung von funktionellem Ultraschall-Neuroimaging„Weitere Mitautoren sind der Caltech-Doktorand Whitney Griggs und Charlie Demene von der Universität Paris Sciences et Lettres sowie der INSERM Technology Research Accelerator für biomedizinischen Ultraschall in Paris, Frankreich. Die Finanzierung erfolgte durch ein Della Martin Postdoctoral Fellowship, ein Human Frontiers Science Program Cross -Disziplinäres Postdoktorandenstipendium, das UCLA-Caltech Medical Science Training Program, die BRAIN-Initiative der National Institutes of Health, das Tianqiao und Chrissy Chen Brain-Machine Interface Center, die Boswell Foundation und das Heritage Medical Research Institute.

Kontakte und Quellen:
Lori Dajose Veröffentlichung
des California Institute of Technology

: Dekodierung von Bewegungsabsichten in einem Versuch mithilfe der funktionellen Ultraschall-Bildgebung.
Sumner L. Norman, David Maresca, Vassilios N. Christopoulos, Whitney S. Griggs, Charlie Demene, Mickael Tanter, Michail G. Shapiro, Richard A. Andersen. Neuron, 2021; DOI: 10.1016 / j.neuron.2021.03.003

Quelle :https://www.ineffableisland.com/


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