Die Interpretation von Hirnsignalen
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Die Interpretation von Hirnsignalen Ein aktuelles Thema für den interdiziplinären Unterricht. Christian Eurich. LIS / Kippenberg-Gymnasium Institut für Theoretische Physik Universität Bremen. Inhalt. Teil I: Neurowissenschaften heute – Chancen und Risiken (Relevanz; Biologie)

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Christian Eurich

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Presentation Transcript


Die Interpretation von Hirnsignalen Ein aktuelles Thema für den interdiziplinären Unterricht

Christian Eurich

LIS / Kippenberg-Gymnasium

Institut für Theoretische PhysikUniversität Bremen


Inhalt

  • Teil I: Neurowissenschaften heute – Chancen und Risiken(Relevanz; Biologie)

  • Teil II:Mathematische Aspekte

  • Teil III:Ein Projekt in Klasse 12


Psychologie

Jura

Physik

Philosophie

Mathematik

Ingenieur-wissenschaften

Informatik

Teil I: Die Neurowissenschaften heute

  • Wissenschaft, die sich mit dem Aufbau, der Funktionsweise und den Leistungen von Gehirnen beschäftigt

Biologie

Medizin

Neurowissenschaften


Ein Thema für die Schule?

Bildungsgehalt dieses Themenkomplexes?

Neurowissenschaften: Von der Grundlagenforschungzu Anwendungen

An der Schwelle zu einer Spitzentechnologie (vgl. Genetik)!

Große Chancen, viele Risiken und offene Fragen


Die Entschlüsselung von Hirnaktivität

  • Wie werden im Gehirn Informationen verarbeitet?Gebiet der neuronalen Kodierung

  • Heute: Entwicklung von Brain-Computer-Interfaces

Gabriel Curio (Charité)

Klaus-Robert Müller (Fraunhofer)


Das Gehirn / Nervenzellverbände

Zeichnung von S. Ramón y Cajal


Nervenzellen (Neuronen)

Dendriten

Zellkörper

Nerven-faser

Synapse


Aktionspotentiale (Spikes)

  • Elektrische Impulse in der Nervenfaser

  • Im Modell:

Nervenfaser


Messung der Aktivität von Zellen

  • Mikroelektroden

  • Heute: > 100 Zellen gleichzeitig

(Hoag 2003)

Serie von Aktions-potentialen (Spiketrain)


Arbeitsprogramm

  • Zusammenhänge zwischen Hirnaktivität und Wahrnehmung, Handlungen und inneren Zuständen


Beispiel: Handbewegungen

Wessberg et al., Nature 408 (2000) 361


Beispiel: Armbewegungen

Wessberg et al., Nature 408 (2000) 361


Beispiel: Armbewegungen


Chancen: Motorische Neuroprothesen

  • Robotersteuerung funktioniert auch ohne reale Handbewegungen...

E. N. Brown, Harvard Medical School


Risiken: Militärische Anwendungen

  • DARPA


DARPA

National Science Foundation /

Department of Commerce,

Conference „Converging Technologies

for Improving Human Performance“, 2002


„Roborat“

  • Chronische Implantation von Elektroden:rechter/linker somatosensorischer Cortex – Tastreizemediales Vorderhirnbündel – Belohnungen

  • Ratten können sich frei bewegen

  • Training der Tiere: Stimulation derElektroden als Befehl zur Bewegung;Konditionierung durch Belohnungs-reize

Talwar et al., Nature 417 (2002) 38von DARPA gefördert


„Roborat“

  • Resultat: Bewegung auf komplexen Wegen inkl. Klettern und Springen

  • Durch MVB-Stimulation werden die Tiere „motiviert“

  • Bewegung auch in Gelände, das die Ratten normalerweise meiden(z. B. helle, offene Flächen)


Prof. Shimoyama, Bio-Robot Research Team, Tokyo University: „Roboroach“

Kakerlake mit Implantat

Associated Press, Juli 2001

Anwendungen

  • „[...] a guided rat can be developed into an effective `robot´ […]“

  • Suche nach Verschütteten

  • Minenräumung(!)

  • Spionage


Teil II:Mathematische Aspekte


Das stochastische Gehirn

  • Reaktion einer Nervenzelle istnicht immer gleich!

(Daten von S. Mandon)


Wahrscheinlichkeitsrechnung (Kl. 12)

  • Neuronaler Code: Zähle bei jeder Versuchswiederholung die Anzahl der Aktionspotentiale

  • Rekonstruktion von Reizen indrei Schritten:1. Messung der Statistik der Neuronen2. Eine einzelne Messung bei unbekanntem Reiz a3. Schätzung des Reizes a


Schritt 1: Statistik eines Neurons

  • Zufallsexperiment: Messung (bei geg. a)

  • Elementarereignisse:0, 1, 2, ... , n Aktionspotentiale

  • Absolute / relative Häufigkeiten


Schritt 1: Statistik eines Neurons

  • Modellierung der Statistikbei bekanntem Mittelwert np:Binomialverteilung


Schritt 1: Statistik eines Neurons

p

p

  • Binomialverteilungen für verschiedene Winkel a:verschiedene Werte von p


Schritt 2: Eine Messung

  • Durchführung einer einzelnen Messung mit unbekanntemReiz a

  • Resultat z. B.: k=5 Aktionspotentiale


Schritt 3: Rekonstruktion

  • Schätzung von afür die Messung k=5:

  • Trageals Funktionvon aauf:

Die Stelle des Maximumsliefert den Schätzwert!Maximum-Likelihood-Schätzung


Teil III: Projekt in Klasse 12

  • Projektarbeit zweier Schüler

  • Fächer: Biologie, Mathematik, Deutsch

Erarbeitung des biologischen Hintergrundes

Erarbeitung der grundlegenden Schätzmethode


Projekt in Klasse 12

  • Besuch zweier Uni-Institute:

    Institut für Institut für T‘heoretische Physik Hirnforschung


Projekt in Klasse 12

  • Auswertung von Original-Daten

  • Erörterung überTierversuche


Zusammenfassung

  • Neurowissenschaftliche Forschung istaktuell und gesellschaftlich sehr relevant

  • Neurowissenschaftliche Themen gehörenzum Teil zu den „normalen“ Curricula;fächerübergreifender Unterricht istnotwendig

  • Selbst neueste Forschungsergebnisse lassen sich - quantitativ! – im Rahmen der Schulmathematik/-biologie behandeln


Stellenausschreibung

Postdoctoral position in neurobiology / engineering in Woods Hole A 4-year DARPA research project, funded annually, to steer the behavior of sharks in the natural environment through stimulation of selected sensory brain areas. Expertise in brain stimulation, multi-electrode recording and neural data analysis most desirable. Interfacing with wireless data transmission and stereotactic electrode positioning. Send applications and inquiries to Jelle Atema, PhD Professor Boston University Marine Program Marine Biological Laboratory Woods Hole, MA 02543

Connectionist List, 30.6.2005


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