Die FG Brain-Machine-Interfaces (BMI) befasst sich mit der Entwicklung und Verbesserung der zentralen Komponenten eines BMIs. Unter einem BMI versteht man ein Gerät, welches Signale vom Gehirn analysiert und die darin enthaltene Information in Steuerbefehle für externe Anwendungen umwandeln kann, um auf diesem Wege die Absichten des Benutzers zu repräsentieren. Ein BMI stellt demzufolge ein Kommunikationssystem dar, welches nicht auf die üblichen Ausgangswege des Gehirns, d.h. die peripheren Nerven und Muskeln, angewiesen ist. Es ersetzt die Funktion der Nerven und Muskeln - sowie die Bewegungen die sie hervorrufen - durch elektrophysiologische Signale und die Hard- bzw. Software, welche zu ihrer Verarbeitung nötig sind.
Im Bereich der Datenerfassung gibt es verschiedene Schwerpunkte innerhalb der FG: Das AP 1 "Mikroelektrodenarray" befasst sich mit der Entwicklung eines bio- und MR-kompatiblen, minimal-invasiv implantierbaren Mikroelektrodenarrays. Hiermit sollen qualitativ hochwertige Signale gewonnen werden und die Patientenbelastung gegenüber der konventionellen Elektrodengrid-Implantation drastisch verringert werden. Um eine bestmögliche Signalerfassung zu gewährleisten, ist die optimale Platzierung der Elektroden fundamental.
Die hierzu nötigen Methoden werden im AP 2 "OP-Planung und Selektionsverfahren" untersucht. Die zentrale Schnittstelle zwischen der Datenerfassung und der Ansteuerung eines Gerätes stellt die Signalverarbeitung dar. Ziel ist die zuverlässige und robuste Erkennung der Intentionen des Patienten aus den gemessenen Hirnsignalen.
Das AP 3 "Signalanalyse, Klassifikation" befasst sich dazu neben der Anpassung und Optimierung vorhandener Algorithmen insbesondere mit der Entwicklung neuer Methoden zur Klassifikation der Signale. Einen Forschungsschwerpunkt stellen hierbei die aus der Spracherkennung bekannten Hidden-Markov-Modelle dar.
Im AP 4 "In-Ear-BMI" wird ein miniaturisiertes System zur Erfassung der Hirnaktivität mit Ohrelektroden entwickelt. Durch das gesamtheitliche Konzept von der Elektrodenkonzeptionierung über die Messelektronik bis hin zur Implementierung einer passenden Smartphone-Umgebung spannt das AP 4 einen praxisorientierten Bogen über den Großteil der auftretenden Fragestellungen im Rahmen von BMIs.
Ansprechpartner:
Dr. Christoph Reichert
FG Brain-Machine-Interfaces (BMI)
ExFa Raum 4.17
Sandtorstraße 23
39106 Magdeburg
Tel.: 0391-67-19356
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