Während des Gehens laufen komplexe Prozesse im Gehirn ab: Binnen Millisekunden müssen verschiedene Muskelgruppen koordiniert werden. Zudem ist ein perfektes Zusammenspiel der visuellen, akustischen und sensorischen Wahrnehmung sowie der motorischen Handlungsplanung wichtig. Gerät der Gangzyklus im Erwachsenenalter aus dem Takt – beispielsweise nach einem Schlaganfall oder Sturz – müssen Betroffene das Laufen oft mühevoll wieder erlernen.
EEG: Einblick in das Gehirn beim Gehen
Dieses komplexe Zusammenspiel beim Gehen wollen daher die Psychologie-Professorin Cornelia Herbert von der Universität Ulm und der Professor für Softwaretechnik und Sensorik, Michael Munz von der Technische Hochschule Ulm (THU), im Detail verstehen. In ihrem Kooperationsprojekt „Brain in Motion“ untersuchten sie anhand von Laufbandanalysen und Messungen der Gehirnaktivität (Elektroenzephalografie/EEG), wie einzelne, für das Gehen relevante neurokognitive und -motorische Funktionen innerhalb von Millisekunden erhoben und automatisiert ausgewertet werden können. Konkret wollten Cornelia Herbert und Michael Munz herausfinden, ob ereigniskorrelierte Potentiale (EKPs) anhand der EEG-Aufzeichnungen einzelnen Phasen des Gangzyklus zugeordnet werden können.
In der Pilotstudie wurden gesunde Testpersonen aufgefordert, zunächst in ihrer Wohlfühlgeschwindigkeit auf einem Laufband zu gehen. Zeitweise erhielten die Studenten Anweisungen, größere oder kleinere Schritte zu machen oder etwa die Geschwindigkeit des Laufens zu erhöhen. Die ganze Zeit über ist ihr Gangbild von einer im Laufband integrierten Druckmessplatte sowie von Inertialsensoren (IMUs) erfasst worden. Gleichzeitig wurde die Gehirnaktivität der Probanden mittels EEG gemessen.
Was das EEG für Gangrehabilitation und Sturzprävention nützt
Das Ergebnis: Die ereigniskorrelierte Potentiale (EKPs), die während der initialen Bodenkontakte auftraten, ließen sich tatsächlich bei allen Testpersonen nachweisen: Sie können also als neuronale Marker des Gehens angesehen werden und Auskunft über die von der Hirnrinde ausgehende („kortikale“) Bewegungssteuerung geben. Zudem ergaben sich bei den Untersuchungen Hinweise, welche Gehirnregionen im Verlauf des Gangzyklus aktiv sind.
In einem zweiten Schritt haben die Forschenden einen an der THU bereits für Ganganalysen verwendeten Lernalgorithmus so trainiert, dass dieser die neuronalen Marker im EEG erkennt und automatisch den Gangphasen zuordnet. Aufbauend auf den ermutigenden Ergebnissen der Pilotstudie wollen Herbert und Munz die Gangrehabilitation und Sturzprävention verbessern – gerne in Kooperation mit Kliniken und Medizintechnik-Anbietern der Region. Derzeit werden die Erkenntnisse in weiteren Stichproben und mit Teilnehmenden unterschiedlicher Altersgruppen untersucht und validiert.
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https://doi.org/10.3390/app10165405
