EEG-Modell ACXNet++: Attention steigert die Erkennungsrate auf 91,33 Prozent

Fachbeiträge widmen sich verstärkt der Frage, wie neuronale Schwingungen im menschlichen Gehirn die geistige Leistungsfähigkeit steuern. Im Mittelpunkt steht dabei der Zusammenhang zwischen unausgeglichenen Beta-Wellen-Frequenzen sowie Symptomen wie geistiger Zerstreutheit und mentaler Erschöpfung, wie Berichte von coherence.today darlegen.

Das Frequenzspektrum des Gehirns und kognitive Prozesse

In neurobiologischen Übersichten werden Beta-Wellen typischerweise Frequenzbereichen von 13–30 Hz oder 14–30 Hz zugeordnet. Sie gelten als Indikator für Wachheit, aktives Denken, Problemlösungsprozesse und das Arbeitsgedächtnis. Das breitere Spektrum menschlicher Hirnoszillationen umfasst zudem Gamma-Wellen (über 30 Hz) für multisensorische Integration und Gedächtnisbildung, Alpha-Wellen (8–12 Hz bzw. 8–13 Hz) für Entspannungszustände und Aufmerksamkeit, Theta-Wellen (4–8 Hz bzw. 4–7 Hz) für Gedächtnisprozesse und Leichtschlaf sowie Delta-Wellen (unter 4 Hz bzw. 0,5–4 Hz) im Tiefschlaf.

Zur Erfassung dieser Aktivitätsmuster greift die Forschung auf Verfahren wie die Elektroenzephalografie (EEG), die funktionelle Nahinfrarotspektroskopie (NIRS) sowie die funktionelle Magnetresonanztomografie (fMRI) zurück.

Frequenzverschiebungen, Neurofeedback und kommerzielle Angebote

Berichten von coherence.today zufolge wird geistige Zerstreutheit auf unregelmäßige Beta-Wellen im Bereich von 11,29–29,56 Hz zurückgeführt. Während zu schnelle Frequenzen mit Angstgefühlen in Verbindung gebracht werden, führten zu langsame Schwingungen zu sogenanntem Gehirnnebel. Konzentrationsprobleme werden in diesem Kontext zudem auf unteraktive Beta2-Wellen bezogen.

Abweichende Hirnoszillationen stehen generell mit verschiedenen neurologischen und psychiatrischen Erscheinungsbildern wie ADHS, Epilepsie und Schizophrenie in Verbindung.

Beim Neurofeedback, das auf kontinuierlichem EEG-Monitoring und operanter Konditionierung über diverse Frequenz bänder basiert, zielen Behandlungsprotokolle für ADHS beispielsweise darauf ab, Theta-Wellen zu senken und Beta-Wellen anzuheben. Bei Angstzuständen wird wiederum eine Erhöhung der Alpha-Aktivität angestrebt.

Rund um diese Mechanismen entstehen auch kommerzielle Produktkonzepte. So bewirbt das Unternehmen BioCoherence ein 21-tägiges Programm mit Mikrostrom-Harmonizern und personalisierten Audiofrequenzen im Spektrum von 18,27–29,56 Hz, um Gehirnwellen in einen Zustand von Konzentration und Klarheit zu führen. Berichten von coherence.today zufolge handelt es sich bei diesen Angeboten jedoch um Werbung ohne vorliegende unabhängige Studiendaten.

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Erkenntnisse aus der experimentellen und computergestützten Forschung

Fundierte Einblicke in die Dynamik von Beta-Wellen liefert die akademische Forschung. Eine in der Fachzeitschrift Imaging Neuroscience veröffentlichte Studie der University of Nottingham untersuchte 22 Erwachsene ohne Violin-Erfahrung, wobei 19 Datensätze ausgewertet wurden.

Nach einer einzigen Unterrichtsstunde stieg die Beta-Wellen-Stärke im sensomotorischen Netzwerk während des Spielens um ca. 3,8 % und im Ruhezustand um ca. 3,2 % im Vergleich zum Zustand vor der Stunde.

Während der praktischen Ausführung sank die Beta-Aktivität in motorischen und prämotorischen Arealen zunächst ab und stieg nach dem Absetzen des Instruments wieder an. Die mittels tragbarem OPM-MEG gewonnenen Daten deuten laut den Forschern auf potenzielle Einsatzmöglichkeiten bei Demenzerkrankungen und weiteren neurologischen Leiden hin.

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Parallel dazu gewinnen Verfahren zur automatisierten Erfassung kognitiver Belastung an Bedeutung. Die Forscher Sundaravadivel und Abinaya präsentierten in der Fachzeitschrift Discover Artificial Intelligence (Band 6, Ausgabe 1, Artikel 1091) die Modellarchitektur ACXNet++, die Self-Attention-Schichten zur Klassifikation kognitiver Last im 14-Kanal-EEG (STEW-Datensatz bei 128 Hz) nutzt.

Bei Multitasking-Aufgaben (SIMKAP) steigerte die Hinzunahme der Attention-Schichten die Klassifikationsgenauigkeit von 80,73 % bei einem einfachen Faltungsnetzwerk (CNN) auf 91,33 %, während die Fläche unter der Kurve (AUC) von 0,910 auf 0,937 zulegte (ausgewertet anhand von 45 der 48 Teilnehmer).

Im Ruhezustand erreichte das reine CNN 69,05 % Genauigkeit, die Variante mit Attention 69,92 % und das vollständige ACXNet++ 75,59 % bei einem F1-Wert von 73,18 % und einer AUC von 0,827.