BaRISTA: Neueste Transformer‑Modelle entschlüsseln intrakranielle Gehirnaktivität

Ein neues Forschungsprojekt stellt BaRISTA vor – einen spatiotemporalen Transformer, der intrakranielle Aufzeichnungen auf völlig neue Weise interpretiert. Durch die Kombination von hochdimensionalen, multiregionalen Daten mit einem selbstüberwachten Maskierungsaufgabe eröffnet BaRISTA neue Möglichkeiten, die komplexen Wechselwirkungen im menschlichen Gehirn zu verstehen.

Intrakranielle Messungen liefern gleichzeitig Signale aus vielen Gehirnregionen, doch bisherige Modelle haben sich meist auf die Kanal‑Ebene beschränkt. Diese Einschränkung verhindert, dass die vielfältigen räumlichen Zusammenhänge optimal genutzt werden. BaRISTA löst dieses Problem, indem es die Token‑Kodierung und das Maskieren auf beliebigen räumlichen Skalen durchführen kann – von einzelnen Kanälen bis hin zu ganzen Regionen.

In einer Demonstration mit öffentlich verfügbaren iEEG‑Datensätzen zeigte das Team, dass die Wahl der räumlichen Skala einen signifikanten Einfluss auf die Leistung bei nachgelagerten Decodierungsaufgaben hat. Besonders hervorzuheben ist, dass eine räumliche Kodierung auf größeren Skalen – also über einzelne Kanäle hinaus – die Decodierungsgenauigkeit deutlich steigert.

BaRISTA ermöglicht somit nicht nur eine regionenbasierte Token‑Kodierung, sondern verbessert auch die Fähigkeit, neuronale Muster zu erkennen und zu nutzen. Diese Fortschritte legen den Grundstein für präzisere Analysewerkzeuge in der Neurowissenschaft und könnten zukünftig die Entwicklung von neurobasierten Anwendungen maßgeblich vorantreiben.