ArchivDeutsches Ärzteblatt43/2007Retina-Implantate: Lernende Sehprothesen

TECHNIK

Retina-Implantate: Lernende Sehprothesen

Dtsch Arztebl 2007; 104(43): A-2967 / B-2616 / C-2536

Krüger-Brand, Heike E.

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LNSLNS Eine verbesserte Signalübersetzung soll die Leistung von Netzhaut-Implantaten erhöhen und Blinden das Erkennen von Umrissen ermöglichen.

Nach einigen Lernzyklen kann der Proband Sichel und Kreis sicher voneinander unterscheiden.Foto: Frank Luerweg/Uni Bonn
Nach einigen Lernzyklen kann der Proband Sichel und Kreis sicher voneinander unterscheiden.
Foto: Frank Luerweg/Uni Bonn
Seit einigen Jahren arbeiten Forscher an Verfahren, das Sehvermögen von Blinden wiederherzustellen, indem sie in die geschädigte Netzhaut Elektroden implantieren und daran eine Minikamera anschließen. Dazu wird der Augapfel geöffnet und auf der Netzhaut eine dünne Folie befestigt. Von dieser ragen haarfeine Kontakte an die Nervenzellen, die die obere Netzhautschicht bilden. Diese elektrischen Reizkontakte speisen die Kamerasignale in den Sehnerv ein. Die Kamera ist beispielsweise an einer Brille befestigt und überträgt ihre Daten drahtlos an die künstliche Netzhaut. Knapp zwei Dutzend Patienten in Deutschland und den USA wurden bislang Sehprothesen implantiert – bislang mit unbefriedigendem Ergebnis. Neuroinformatiker der Universität Bonn haben jetzt eine Software vorgestellt, mit der Sehprothesen die zum Gehirn gesendeten Signale besser interpretieren und ihre Leistung verbessern können (www.nero.uni-bonn.de). „Die Kamera liefert elektrische Impulse, mit denen das Gehirn kaum etwas anfangen kann. Unser Verfahren übersetzt die Kamerasignale in eine Sprache, die das Sehzentrum versteht,“ erläutert Prof. Dr. med. Rolf Eckmiller vom Bonner Institut für Informatik. Allerdings spricht das Sehzentrum jedes Menschen einen anderen Dialekt – das erschwert die Übersetzung. Daher hat der Neuroinformatiker und Mediziner zusammen mit zwei Mitarbeitern den „Retina-Encoder“ entwickelt.
Übersetzungsprogramm
Dabei handelt es sich um ein Computerprogramm, das die Signale der Kamera umwandelt und an das Netzhaut-Implantat weitergibt. In einem kontinuierlichen Prozess lernt der Encoder, wie er das Signal verändern muss, damit der Patient das Bild erkennen kann. Der Lerndialog wird zurzeit mit normalsichtigen Probanden getestet. Die Kamerabilder werden dabei vom Encoder übersetzt und an ein „virtuelles Sehzentrum“ weitergegeben. Dort wird simuliert, wie das Gehirn die umgewandelten Kameradaten interpretieren würde. Der Encoder weiß zunächst nicht, welche Sprache das virtuelle Sehzentrum spricht. Daher übersetzt die Software das Ausgangsbild – etwa einen Ring – in verschiedene, zufällig gewählte „Dialekte“. Dabei entstehen Bildvarianten, die einem Ring unterschiedlich ähnlich sehen. Die Versuchsperson sieht diese Varianten auf einem Mini-Bildschirm, der in ein Brillengestell integriert ist. Per Kopfbewegung wählt sie die Versionen aus, die einem Ring am ähnlichsten sehen. Die Software lernt dadurch schrittweise, wie die Übersetzung zu optimieren ist. Im nächsten Zyklus präsentiert sie neue Bilder, die dem Original schon etwas ähnlicher sehen. Der Encoder passt sich so allmählich an die Sprache des virtuellen Sehzentrums an.
Flexible künstliche Netzhaut
Beim gesunden Menschen ist diese Übersetzungsleistung bereits in die Netzhaut integriert. Vor den Lichtsinneszellen liegen vier Schichten von speziellen Nervenzellen. Die Netzhaut wandelt die elektrischen Impulse der Stäbchen und Zapfen in ein Signal um, das über den Sehnerv in das Gehirn gelangt. Dort wird die komplexe Information entschlüsselt. Die Fähigkeit dazu erwirbt das Gehirn in den ersten Lebensmonaten. In dieser Zeit stellt sich das Sehzentrum individuell auf die Retina-Signale ein, indem das Gehirn lernt, die vom Sehnerv gelieferten Daten zu interpretieren. Beim Erwachsenen, der im Laufe des Lebens erblindet, ist das Sehzentrum schon ausgereift und kann sich nicht mehr so einfach umstellen. „Wenn das Sehzentrum nicht mehr so flexibel ist, muss es die künstliche Netzhaut sein“, sagt Eckmiller. „Sie muss lernen, Signale zu liefern, mit denen das Gehirn etwas anfangen kann.“ Diesen Lernvorgang unterstütze der Retina-Encoder.
Allzu hohe Erwartungen dämpft Eckmiller jedoch: „Niemand soll denken, er könne mit einer Sehprothese wieder seine Lieblingskrimis lesen. Er kann vielleicht die Gestalt größerer Objekte schemenhaft wahrnehmen. Für einen Blinden bedeutet das aber einen riesigen Fortschritt: Er kann sich wieder in seiner Umgebung orientieren.“ Dieser Gewinn an Eigenständigkeit sei das Ziel. An Patienten wurde das Verfahren bislang noch nicht erprobt. Der Encoder könnte aber in bereits implantierte Sehprothesen integriert werden.
KBr/Uni Bonn

Informationen: Professor Dr. Rolf Eckmiller, Institut für Informatik VI, Universität Bonn, E-Mail: eckmiller@nero.uni-bonn.de
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