TU Graz/ Forschung/ Fields of Expertise/

Projekt MoreGrasp

Eine Verletzung des Rückenmarks kann zu einer Querschnittlähmung führen. Betroffene sind an den Rollstuhl gebunden, in schweren Fällen führt die Verletzung zu einem Verlust der Hand- und Armfunktion. Das Forschungsteam vom EU-Projekt MoreGrasp im Field of Expertise Huma- und Biotechnology der TU Graz entwickelt eine individuelle gedankengesteuerte Greifneuroprothese. Diese soll das Öffnen und Schließen der Hände sowie das Greifen ermöglichen. Nach einem intensiven Trainingsprogramm soll die betroffene Person alltägliche Bewegungen mit den Händen durchführen können.

Gehirn steuert Arm

Besonders die eingeschränkte Bewegungsfähigkeit der Arme und Hände ist ein gewaltiger Einschnitt in der Lebensqualität von Personen mit Querschnittlähmung. Wenn man nicht mehr greifen kann, sind vom Kochen bis zum Zähne putzen viele Dinge des Alltags unmöglich. Plötzlich ist man permanent auf Hilfe angewiesen. Da sollen Brain-Computer-Interfaces und Neuroprothesen eingesetzt werden: sie übertragen Befehle vom Gehirn auf einen Stimulator und lösen damit eine Bewegungsaktion aus. Damit stellen sie die Funktion durchtrennter Nervenbahnen teilweise wieder her.

Von der Vorstellung zur Bewegung

Die Forschenden vom EU-Projekt MoreGrasp (Grasp bedeutet greifen) haben sich auf gedankengesteuerte Neuroprothesen spezialisiert. Der Projektleiter Müller-Putz erklärt: Mit MoreGrasp haben wir das Ziel, eine sehr anpassungsfähige Greifneuroprothese zu entwickeln. Wenn die Person an bestimmte Bewegungen denkt, ändert sich das Gehirnstrommuster. Das Brain-Computer-Interface misst diese Muster und die Neuroprothese stimuliert daraufhin ganz gezielt Muskeln in den Armen – bis sie sich bewegen. Die Steuerung der Greifneuroprothese durch Bewegungsvorstellung soll ohne Operation am Gehirn möglich sein: Wir messen die Gehirnströme mittels spezieller Elektroden an der Kopfhaut und nicht direkt am Gehirn. Das ist eine technische Herausforderung, weil die Signale schwächer sind. Damit wird eine gefährliche OP am Gehirn nicht mehr notwendig sein, so Müller-Putz.

Lebensqualität zurückerobern

Sobald die individuell angepasste Neuroprothese für eine Person fertig ist, beginnt ein anspruchsvolles Trainingsprogramm. Die betroffene Person trainiert mehrmals pro Woche mit einem Headset, um Gehirnmuster für die Steuerung zu stärken. Mit speziellen Muskelanregungsprogrammen wird die Muskulatur auf die Bewegungen vorbereitet. Dann bekommt die Person ein persönliches Headset zum Aufzeichnen der Gehirnströme und die individuell angepasste Greifneuroprothese. Ein intensives Trainingsprogramm über ein halbes Jahr ist erforderlich, damit die Person die Funktionen der Neuroprothese, einfache Griffe, nutzen kann. Danach sollte es möglich sein, alltägliche Handbewegungen wieder selbstständig durchzuführen, zum Beispiel ein Glas zu heben und daraus zu trinken.

Schritt für Schritt zu einem greifbaren Ergebnis

Für die Umsetzung dir Forschungsschritte haben die Forschenden im Rahmen des EU Horizon 2020-Projektes 3 Jahre Zeit.

Die Forschenden

  • vermessen die Gehirnstrommuster und die verbliebene Muskelaktivität in Armen und Fingern der betroffenen Person.
  • untersuchen verschiedene alltägliche Bewegungsvorstellungen, zum Beispiel Hand öffnen, Hand drehen. Die Neuroprothese soll auf diese automatisch reagieren.
  • leiten übliche Bewegungsmuster für den Alltag ab, zum Beispiel das Ergreifen eines Wasserglases bei Annäherung der Hand an das Glas.
  • erzeugen für eine Person individuell angepasste Reizmuster, die stabile und exakte Griffe ermöglichen.
  • statten die Person mit einem individuellen EEG-Headset aus.
  • entwickeln ein webbasiertes Service für die Testpersonen. Dieses beinhaltet den gesamten Betreuungsablauf von der Aufnahme über die Ausstattung und das Training inklusive aller erforderlichen Untersuchungs- und Trainingsprotokollen.

Zusätzlich wird die Nützlichkeit und Zuverlässigkeit der Neuroprothese in einer Langzeitstudie untersucht.

Die Technik dahinter

Die Neuroprothese basiert auf funktioneller Elektrostimulation (FES) und einem nicht-invasiven Brain-Computer-Interface. Funktionelle Elektrostimulation ist die Reizung der menschlichen Muskeln durch extern angelegte elektrische Ströme. Durch geschicktes Kombinieren von Muskeln können verschiedene Handfunktionen wiederhergestellt werden. Das Brain-Computer-Interface basiert auf Elektroenzephalografie (EEG). Diese bezeichnet die Messung der elektrischen Aktivität des Gehirns durch Aufzeichnung der Spannungsschwankungen an der Kopfoberfläche. Aus verschiedenen Gehirnsignalmustern macht das Brain-Computer Interface Steuersignale für die Funktionelle Elektrostimulation.

Bildquelle: Lunghammer – TU Graz

Eine Probandin mit einer Ellenbogen/Hand Neuroprothese und EEG-Kappe

Bildquelle: Lunghammer – TU Graz
Gernot Müller-Putz, Projektleiter

Viele Leute fragen mich: Warum forschen Sie gerade an der Hand? Wollen nicht die meisten Querschnittgelähmten wieder gehen? Meine Antwort dazu: Die Hand ist viel wichtiger. Funktioniert sie nicht, braucht man auch für alles, was intim ist, eine andere Person, die hilft, zum Beispiel beim Waschen oder Zähne putzen, auf der Toilette.

Bildquelle Ofner
Patrick Ofner, Projektmitarbeiter

Mitzuerleben, wie ein Mensch strahlt, wenn er das erste Mal wieder seine Finger selbstständig bewegen kann, erfüllt mich mit größter Zufriedenheit.

Bildquelle: Lunghammer - TU Graz

Beim Anpassen einer Neuroprothese

Bildquelle Ofner - TU Graz/Institut für Neurotechnologie

Das Projektteam MoreGrasp:
von links: Carlos Escolano (BBT), Luis Montesano (BBT), Gernot Müller-Putz (TU Graz), Cecilia di Sciascio (Know), Granit Luzhnica (Know), Jan Köppen (MEDEL), Matthias Schneiders (UH), John Williamson (UG), Rüdiger Rupp (UH), Roderick Murray-Smith (UG), Martin Rohm (UG), Andreas Schwarz (TU Graz), Hans-Peter Salzmann (MEDEL), Joana Pereira (TU Graz), Patrick Ofner (TU Graz)

Bildquelle: Lunghammer – TU Graz

Zum Nachlesen und Vertiefen

  • Rupp, R.; Rohm, M.; Schneiders, M.; Kreilinger, A.; Müller-Putz, G.: Functional rehabilitation of the paralyzed upper extremity after spinal cord injuryby noninvasivehybrid neuroprostheses. - in: Proceedings of the IEEE (2015), vol. 106(6), pp. 954 - 968
  • Müller-Putz, G.; Leeb, R.; Tangermann, M.; Höhne, J.; Kübler, A.; Cincotti, F.; Mattia, D.; Rupp, R.; Müller, K.-R.; del. R. Millán, J.: Towards non-invasive Hybrid Brain-Computer Interfaces: framework, practice, clinical application and beyond. - in: Proceedings of the IEEE (2015) , vol. 106(6), pp. 926 - 943
  • Ofner, P.; Müller-Putz, G.: Using a Non-Invasive Decoding Method to Classify Rhythmic Movement Imaginations of the Arm in Two Planes. - in: IEEE transactions on biomedical engineering (2014), vol. 62(3) pp. 972 - 981
  • Rohm, M.; Schneiders, M.; Müller, C.; Kreilinger, A.; Kaiser, V.; Müller-Putz, G.; Rupp, R.: Hybrid brain-computer interfaces and hybrid neuroprostheses for restoration of upper limb functions in individuals with high-level spinal cord injury. - in: Artificial intelligence in medicine 59 (2013) 2 , pp. 133 - 142

Kontakt

Institut für Neurotechnologie
Stremayrgasse 16/IV
8010 Graz

Gernot MÜLLER-PUTZ
Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn.
Projektleitung
Tel.: +43 316 873 30700
gernot.muellernoSpam@tugraz.at

Bildquelle: Lunghammer – TU Graz

Zusammenarbeit macht erfolgreich

Um die Projektziele zu erreichen, kooperieren die Forschenden vom Projekt MoreGrasp im Field of Expertise Human & Biotechnoloy der TU Graz national und international mit zahlreichen Forschungseinrichtungen.

Kooperationen

National 

  • Know-Center (Know)

International 

  • BIT & BRAIN Technologies SL (BBT)
  • Heidelberg University Hospital - SCI Center (UH)
  • Medel Medizinische Elektronik Handelsgesellschaft mbH (MEDEL)
  • University of Glasgow (UG)