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1. WO2007096269 - DEVICE AND METHOD FOR THE REAL-TIME CONTROL OF AN EFFECTOR

Note: Text based on automatic Optical Character Recognition processes. Please use the PDF version for legal matters

[ DE ]

12. Februar 2007 Albert-Ludwigs-Universität Freiburg U50875PC GS

Ansprüche

1. Vorrichtung zur Bewegungsansteuerung eines Effektors (6), der einem Lebewesen zugeordnet ist, aufweisend:
eine Ableiteinheit (1) zum Empfangen von Eingangssignalen, die repräsentativ für neuronale Aktivitäten des Gehirns (2) des Lebewesens sind, und
eine Datenverarbeitungsanlage (5) mit einer Auswertungseinheit zur Gewinnung von Bewegungsansteuerungssignalen für den Effektor (6) auf der Basis der Eingangssignale,
wobei
die Auswertungseinheit ausgebildet ist
zum Ermitteln von Signalmustern aus den Eingangssignalen,
zum Berechnen der Bewegungsansteuerungssignale für den Effektor (6) aus den ermittelten Signalmustern und
zum Durchführen, gemäß einem vorbestimmten Vorhersagemodell, eines Vergleichsprozesses der ermittelten Signalmuster mit gespeicherten Trainingssignalmustern, die repräsentativ für durch das Gehirn des Lebewesens erzeugte neuronale Aktivitäten mit Bezug auf trainierte

Standardbewegungen sind und denen jeweils entsprechende schrittweise Bewegungen des Effektors (6) zugeordnet sind, und
wobei diejenigen schrittweisen Bewegungen zum Gewinnen der Bewegungsansteuerungssignale verwendet werden, die den im Vergleichsprozess ermittelten Trainingssignalmustern zugeordnet sind.

2. Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei die Datenverarbeitungsanlage eine Empfangseinheit für die Eingangssignale sowie eine Ansteuerungseinheit zum Zuführen der Ansteuerungssignale an den Effektor (6) aufweist.

3. Vorrichtung nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Ableiteinheit zumindest eine Ableitelektrode (1) aufweist, die dazu ausgebildet ist, im Betrieb bewegungsbezogene Eingangssignale aus für Bewegungen zuständigen Gehirnarealen zu bestimmen, insbesondere von Informationsverarbeitungsprozessen bei der Vorstellung, Planung, Ausführung oder Steuerung einer Bewegung im Motorcortex.

4. Vorrichtung nach Anspruch 3, wobei die Ableitelektrode (1) für die Bestimmung elektromagnetischer Eingangsignale aus neuronaler Populationsaktivität ausgebildet ist, insbesondere eine Lokale-Feldpotential-, Electrocorticographie- oder Elektroenzephalographie-Elektrode ist.

5. Vorrichtung nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei der Zustand des Lebewesens während jedes Trainingsschrittes kategorisiert und gespeichert wird und der Zustand die Gewichtung der jeweiligen Trainingsdaten bei der Bestimmung des Vorhersagemodells beeinflusst, insbesondere Körperstellung, Gesundheit, Aufmerksamkeit oder Müdigkeit.

6. Vorrichtung nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei die Auswertungseinheit dazu ausgestaltet ist, dass äußere Umstände während jedes Trainingsschrittes kategorisiert und gespeichert werden und der Zustand die Gewichtung der jeweiligen Trainingsdaten bei der Bestimmung des Vorhersagemodells beeinflusst.

7. Vorrichtung nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei die Auswertungseinheit dazu ausgestaltet ist, dass ein ermitteltes Signalmuster bei der Berechnung eines Bewegungsansteuerungssignals auf ein Nichtkorrektsignal hin unberücksichtig bleibt, wobei das Nichtkorrektsignal einem natürlichen Fehlersignal des Gehirns entspricht.

8. Vorrichtung gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei die Auswertungseinheit dazu ausgestaltet ist, und dass ein ermitteltes Signalmuster bei der Berechnung eines Bewegungsansteuerungssignals auf ein Nichtkorrektsignal hin unberücksichtig bleibt, wobei das Nichtkorrekt- signal einem natürlichen Fehlersignal des Gehirns entspricht.

9. Vorrichtung nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei das Vorhersagemodell die Standardbewegungen als Interpolationspunkte bei der Zusammensetzung neuer Bewegungsansteuerungssignale verwendet.

10. Vorrichtung nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei die Standardbewegung in eine Repräsentation einer Frequenz- und Phasenmodulation von Zeit-Frequenz-aufgelösten Bändern der Eingangssignale umgerechnet wird.

11. Vorrichtung nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei der Effektor (6) eine Prothese, ein eigenes Körperteil des Patienten oder eine Datenverarbeitungsanlage ist.

12. Vorrichtung nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei die Bewegungsansteuerungssignale eine Zielvorgabe aufweisen, welche von dem Effektor (6) in eine Aktion oder Bewegung einschließlich nicht in den Ansteuerungssignalen enthaltener Zwischenzielvorgaben umgerechnet werden kann.

13. Vorrichtung nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei ein Verstärker (4) zwischen der Ableitelektrode (1) und der Empfangseinheit (5) vorgesehen ist, der die Eingangssignale filtert und/oder verstärkt.

14. Verfahren zur Bewegungsansteuerung eines Effektors (6), der einem Lebewesen zugeordnet ist, wobei das Verfahren die folgenden Schritte aufweist:
Empfangen von Eingangssignalen, die repräsentativ für neuronale Aktivitäten des Gehirns des Lebewesens sind, und
Gewinnen von Bewegungsansteuerungssignalen für den Effektor (6) auf der Basis der Eingangssignale,
wobei
aus den Eingangssignalen Signalmuster ermittelt werden und aus den Signalmustern die Bewegungsansteuerungssignale auf der Basis eines Vorhersagemodells berechnet werden,
wobei, gemäß einem vorbestimmten Vorhersagemodell, ein Vergleichs- prozess der ermittelten Signalmuster mit gespeicherten Trainingssignalmustern durchgeführt wird, die repräsentativ für durch das Gehirn des Lebewesens erzeugte neuronale Aktivitäten mit Bezug auf trainierte Standardbewegungen sind und denen jeweils entsprechende schrittweise Bewegungen des Effektors (6) zugeordnet sind, und
wobei diejenigen schrittweisen Bewegungen zum Gewinnen der Bewegungsansteuerungssignale verwendet werden, die denjenigen Trainingssignalmustern zugeordnet sind, die gemäß dem Vergleichsprozess den ermittelten Signalmustern am ähnlichsten sind.

15. Verfahren nach Anspruch 14, wobei das Verfahren in Echtzeit ausgeführt wird.

16. Verfahren nach Anspruch 14 oder 15, wobei zum Berechnen ein Zustand des Lebewesens erfasst wird und wobei gemäß dem Vorhersagemodell vorbestimmte Zustände des Lebewesens erfasst werden und mit den neuronalen Aktivitäten und den Trainingssignalen in Beziehung gebracht werden.

17. Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 16, wobei gemäß dem Vorhersagemodell äußere Umstände des Lebewesens erfasst werden und mit den neuronalen Aktivitäten und den Trainingssignalen in Beziehung gebracht werden.

18. Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 17, wobei die Eingangssignale bewegungsbezogen und repräsentativ neuronale Aktivitäten von für

Bewegungen zuständigen Gehirnarealen, wobei die neuronalen Aktivitäten insbesondere Informationsverarbeitungsprozessen bei der Vorstellung, Planung, Ausführung oder Steuerung einer Bewegung im Motorcortex des Gehirns entsprechen.

19. Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 18, wobei ein ermitteltes Signalmuster bei der Berechnung eines Bewegungsansteuerungssignals auf ein Nichtkorrektsignal hin unberücksichtig bleibt, wobei das Nicht- korrektsignal insbesondere einer festgelegten Standardbewegung entspricht.

20. Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 19, wobei ein ermitteltes Signalmuster bei der Berechnung eines Bewegungsansteuerungssignals auf ein Nichtkorrektsignal hin unberücksichtig bleibt, wobei das Nichtkorrektsignal einem natürlichen Fehlersignal des Gehirns entspricht.

21. Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 20, wobei das Vorhersagemodell Standardbewegungen als Interpolationspunkte bei der Zusammensetzung von Bewegungsansteuerungssignalen verwendet.

22. Verfahren zum Aufbau einer Datenbank mit Daten eines Vorhersagemodells zur Verwendung für eine Bewegungsansteuerung eines Effektors (6), der einem Lebewesen zugeordnet ist, wobei das Verfahren folgende Schritte aufweist:
Empfangen von Eingangssignalen, die repräsentativ für durch das Gehirn des Lebewesens erzeugte neuronale Aktivitäten mit Bezug zu trainierten Standardbewegungen des Lebewesens sind, Abspeichern der Einganssignale in der Datenbank als Trainingssignalmuster, und
Zuordnen von schrittweisen Bewegungsansteuerungssignalen zu den Trainingssignalmustern entsprechend den jeweiligen Standardbewegungen.

23. Verfahren nach Anspruch 22, wobei in einem Training ein Durchlauf einer Standardbewegung des Lebewesens einen Trainingsschritt bildet und während jedes Trainingsschrittes Eingangssignale als Trainingssignalmuster aufgezeichnet werden.

24. Verfahren nach Anspruch 22 oder 23, wobei ein Trainingsschritt ein Vorführen, Sich- Vorstellen und/oder Ausführen einer Standardbewegung umfasst.

25. Verfahren nach einem der Ansprüche 22 bis 24, wobei der Zustand des Lebewesens während jedes Trainingsschrittes kategorisiert und in der Datenbank gespeichert wird und der Zustand die Gewichtung der jeweiligen Trainingssignalmuster bei der Bestimmung des Vorhersagemodells beeinflusst, wobei der Zustand insbesondere Körperhaltung, Gesundheit,

Aufmerksamkeit und/oder Müdigkeit umfasst.

26. Verfahren nach einem der Ansprüche 22 bis 25, wobei eine Trainingsserie Standardbewegungen in verschiedenen Zuständen durchgeführt wird.

27. Verfahren nach einem der Ansprüche 22 bis 26, wobei ein ermitteltes Signalmuster auf ein empfangenes Nichtkorrektsignal hin verworfen wird, ohne abgespeichert zu werden.

28. Verfahren nach einem der Ansprüche 22 bis 27, wobei ein abgespeichertes Trainingssignalmuster auf ein empfangenes Nichtkorrektsignal hin aus der Datenbank gelöscht wird.

29. Verfahren nach einem der Ansprüche 27 oder 28, wobei das Nichtkorrekt- signal repräsentativ für die neuronale Aktivität einer vorbestimmten Stan- dardbewegung oder eines natürlichen Fehlersignals ist.

30. Verfahren nach einem der Ansprüche 13 bis 29, wobei die Eingangssignale elektromagnetische Eingangsignale neuronaler Populationsaktivität sind, insbesondere aus einer Lokale-Feldpotential-, Electrocorticographie- oder Elektroenzephalographie- Ableitung .

31. Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 30, wobei das Vorhersagemodell die Standardbewegungen als Interpolationspunkte bei der Zusammensetzung neuer Bewegungsansteuerungssignale verwendet.

32. Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 30, wobei die neuronale Aktivität, die einer Standardbewegung entspricht, in eine Repräsentation einer Frequenz- und Phasenmodulation der Zeit-Frequenz-aufgelösten Bänder der Eingangssignale umgerechnet wird.

33. Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 32, wobei der anzusteuernde Effektor (6) eine Prothese, ein eigenes Körperteil des Lebewesens oder eine Datenverarbeitungsanlage ist.

34. Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 33, wobei die Bewegungsansteuerungssignale eine Zielvorgabe aufweisen, welche von dem Effektor (6) in eine Aktion oder Bewegung einschließlich nicht in den Ansteuerungssignalen enthaltener Zwischenzielvorgaben umgerechnet werden.

35. Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 34, wobei das Vorhersagemodell lernfähig ist.