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2026-04-07T05:49:54Z

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[[Datei:Openbci-brain-computer-interface-by-omphalosskeptic.png|mini|Zentrales Cyton-[[Leiterplatte|Board]] der ''OpenBCI''-Plattform, einem [[Open-Source-Hardware|Open-Hardware]]-BCI]]
Ein '''Brain-Computer-Interface''' ('''BCI'''), auch ''Brain-Machine-Interface'' ('''BMI'''), deutsch '''Gehirn-Computer-Schnittstelle''' (manchmal auch ''Hirn-Maschine-Schnittstelle'' oder ''Rechner-Hirn-Schnittstelle''), ist eine spezielle [[Mensch-Maschine-Schnittstelle]], die ohne Aktivierung des peripheren Nervensystems, wie z. B. die Nutzung der [[Extremität]]en, eine Verbindung zwischen dem [[Gehirn]] und einem [[Computer]] ermöglicht. Dazu wird entweder die elektrische Aktivität (nichtinvasiv meistens mittels [[Elektroenzephalografie|EEG]] oder invasiv mittels implantierter Elektroden) oder die magnetische Aktivität (mittels [[Magnetoenzephalographie|MEG]]) aufgezeichnet oder die [[Hämodynamik|hämodynamische]] Aktivität des Gehirns gemessen (mittels [[fMRI]] oder [[Nahinfrarotspektroskopie|NIRS]]) und mit Hilfe von Rechnern analysiert ([[Mustererkennung]]) und in Steuersignale umgewandelt. Das BCI stellt eine Anwendung der [[Neurotechnik]] dar.

== Allgemeines ==
[[Datei:BCI de.png|mini|Schema eines Brain-Computer-Interfaces]]
Brain-Computer-Interfaces basieren auf der Beobachtung, dass schon die Vorstellung eines Verhaltens messbare Veränderungen der elektrischen Hirnaktivität auslöst. Beispielsweise führt die Vorstellung, eine Hand oder einen Fuß zu bewegen, zur Aktivierung des [[Motorcortex|motorischen Kortex]]. In einem Trainingsprozess lernt das Brain-Computer-Interface (also sowohl der Rechner als auch der Mensch), welche Veränderungen der Hirnaktivität mit bestimmten Vorstellungen [[Korrelation|korreliert]] sind. Diese Information kann dann in Steuersignale für diverse Anwendungen umgewandelt werden. Ein Beispiel für ein einfaches Brain-Computer-Interface ist eine Auswahl aus zwei Alternativen, indem der Benutzer sich vorstellt, entweder die linke Hand oder aber den rechten Fuß zu bewegen.

Aufgrund hoher und komplexer Datenmengen findet die [[Signalverarbeitung|Signalerkennung]] und Identifikation mit Formen des [[Maschinelles Lernen|maschinellen Lernens]] (bspw. [[Convolutional Neural Network|CNN]], [[Long short-term memory|LSTM]]) statt.<ref>{{Literatur |Autor=Nabeeha Ehsan Mughal, Muhammad Jawad Khan, Khurram Khalil, Kashif Javed, Hasan Sajid |Titel=EEG-fNIRS-based hybrid image construction and classification using CNN-LSTM |Sammelwerk=Frontiers in Neurorobotics |Band=16 |Datum=2022-08-31 |ISSN=1662-5218 |DOI=10.3389/fnbot.2022.873239}}</ref> Durch state-of-the-art Methoden des [[Maschinelles Lernen|maschinellen Lernens]] und der Signalverarbeitung (bspw. [[Spektrale Leistungsdichte]], [[Generative Adversarial Networks]]) sind inzwischen auch weniger komplexe BCIs möglich, welche recheneffizientere Algorithmen verwenden und auf geringeren Datenmengen basieren.<ref>{{Literatur |Autor=Pascal Penava, Ricardo Buettner |Titel=A Novel Small-Data Based Approach for Decoding Yes/No-Decisions of Locked-In Patients Using Generative Adversarial Networks |Sammelwerk=IEEE Access |Band=11 |Datum=2023 |ISSN=2169-3536 |Seiten=118849–118864 |Online=https://ieeexplore.ieee.org/document/10290875/ |Abruf=2024-01-15 |DOI=10.1109/ACCESS.2023.3326720}}</ref><ref>{{Literatur |Autor=Pascal Penava, Marie-Louise Brozat, Yara Zimmermann, Johannes Breitenbach, Patrick Ulrich, Ricardo Buettner |Titel=Subject-Independent Detection of Yes/No Decisions Using EEG Recordings During Motor Imagery Tasks: A Novel Machine-Learning Approach with Fine-Graded EEG Spectrum |Datum=2023 |ISBN=978-0-9981331-6-4 |Online=https://hdl.handle.net/10125/103127 |Abruf=2024-01-15}}</ref>

Zur Verbesserung der EEG-Signalauflösung wird [[Quantentechnologie|Quantensensorik]] mit [[Laserschwelle]]n-[[Magnetometer]]n entwickelt.<ref>{{Internetquelle |url=https://www.neuroq.de/de.html |titel=BMBF-Leuchtturmprojekt »NeuroQ« |werk=NeuroQ |hrsg=Fraunhofer-Institut für Angewandte Festkörperphysik IAF |sprache=de |abruf=2023-02-03}}</ref>

Die [[Energieversorgung]] minimalinvasiver [[Implantat]]e kann unter anderem drahtlos durch Ultraschall erfolgen.<ref>{{Internetquelle |autor=Imec |url=https://www.devicemed.de/drahtlose-energieversorgung-fuer-minimalinvasive-implantate-a-025d5faa7cd9a5f46dc92007721b5e7c/ |titel=Drahtlose Energieversorgung für minimalinvasive Implantate |werk=DeviceMed |datum=2024-02-19 |sprache=de |abruf=2024-03-29}}</ref>

== Differenzierung ==
Gelegentlich wird zwischen aktiven und passiven BCI unterschieden. Erstere dienen im Gegensatz zur eingangs dargestellten, allgemeinen Funktionsweise zur aktiven Beeinflussung der elektrischen Aktivität des Hirns. Eine weitere Unterscheidung erfolgt nach operativ eingesetzten (invasiven) und manuell applizier- und entfernbaren (non-invasiven) BCI. Erstere versprechen höhere Signalauflösungen in spezifischen Anwendungsfällen und weniger Störeffekte, bergen jedoch noch das Risiko interner Blutungen.<ref>{{Internetquelle |autor=Ragnar Vogt |url=https://www.dasgehirn.info/entdecken/brain-computer-interface/der-chip-im-gehirn |titel=Invasive BCI. Neurochips, Prothesen, Exoskelett & Tiefe Hirnstimulation |werk=DasGehirn.info |datum=2015-05-27 |abruf=2021-01-25}}</ref> Die Zahl der Befehle, die ein Brain-Computer-Interface zuverlässig unterscheiden kann, hängt wesentlich von der Qualität des EEGs ab. Messungen auf der Kopfhaut haben prinzipiell nur eine sehr eingeschränkte Genauigkeit. Die Entwicklung von Elektroden, die langfristig implantiert bleiben können, ist daher aktueller Forschungsgegenstand. Mit Stand 2025 gibt es bisher weniger als 100 Personen, die für mindestens einige Monate, zum Teil aber auch mehrere Jahre mit einem Implantat leben und es laufen etwa 25 [[klinische Studie]]n zum Thema.<ref>{{Internetquelle |autor=Ari Liloan |titel=Brain-computer interfaces face a critical test |url=https://www.technologyreview.com/2025/04/01/1114009/brain-computer-interfaces-10-breakthrough-technologies-2025/ |werk=MIT Technology Review |datum=2025-04-01 |abruf=2025-09-11 |sprache=en}}</ref>

Die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine war bislang bei allen entwickelten Brain-Computer-Interfaces nur in einer Richtung möglich. So lernt der Mensch zwar, dem Rechner kraft seiner Gedanken etwas mitzuteilen, die Antwort des Computers wird bislang jedoch ausschließlich über die normalen Sinnessysteme des Organismus vermittelt (etwa Bilder, Töne, oder elektrische Reizung der Haut). Damit nutzt man bei den Brain-Computer-Interfaces das Gebiet des [[Biofeedback]]/[[Neurofeedback]]s. 2018 erfolgte jedoch die erste Kommunikation zwischen zwei Menschen über ein aktives BCI.<ref>{{Internetquelle |url=https://www.technologyreview.com/2018/09/29/139965/the-first-social-network-of-brains-lets-three-people-transmit-thoughts-to-each-others-heads/ |titel=The first “social network” of brains lets three people transmit thoughts to each other’s heads |werk=MIT Technology Review |datum=2018-09-29 |sprache=en |abruf=2021-01-25}}</ref><ref>{{Literatur |Autor=Linxing Preston Jiang, Andrea Stocco, Darby M. Losey, Justin A. Abernethy, Chantel S. Prat |Titel=BrainNet: A Multi-Person Brain-to-Brain Interface for Direct Collaboration Between Brains |Sammelwerk=Scientific Reports |Band=9 |Nummer=1 |Datum=2019-12 |ISSN=2045-2322 |Seiten=6115 |arXiv=abs/1809.08632 |DOI=10.1038/s41598-019-41895-7}}</ref>

== Anwendungsbeispiele ==
[[Datei:Brain-Computer Interface (BCI) - FET09 Prague.jpg|mini|Demonstrator eines [[Medizintechnik|medizintechnischen]] BCIs]]
Die wichtigste Anwendung finden Brain-Computer-Interfaces in der Unterstützung von Menschen mit [[Körperbehinderung|körperlicher Behinderung]]. In Verbindung mit einer Buchstabiermaschine können sie etwa Menschen mit einem [[Locked-In-Syndrom]], die die zum Sprechen nötige Muskulatur nicht bewegen können, eine Kommunikation mit der Außenwelt ermöglichen. 2023 erschien ein [[Preprint]], laut dem eine am [[Lou-Gehrig-Syndrom]] erkrankten Probandin 62 Wörter pro Minute per BCI übermitteln konnte, was in etwa dem Tempo einer uneingeschränkten Konversation entspreche.<ref>{{Internetquelle |autor=Antonio Regalado |url=https://www.heise.de/hintergrund/Rekord-im-Sprechtempo-Patient-schafft-mittels-Hirnimplantat-62-Worte-pro-Minute-7470575.html |titel=Hirnimplantat: Patientin schafft mit 62 Worten pro Minute Rekord bei Sprechtempo |werk=heise online |hrsg=MIT Technology Review |datum=2023-01-26 |sprache=de |abruf=2023-01-31}}</ref><ref>{{Literatur |Autor=Francis Willett, Erin Kunz, Chaofei Fan, Donald Avansino, Guy Wilson, Eun Young Choi, Foram Kamdar, Leigh R. Hochberg, Shaul Druckmann, Krishna V. Shenoy, Jaimie M. Henderson |Titel=A high-performance speech neuroprosthesis |Verlag=Neuroscience |Datum=2023-01-21 |Online=http://biorxiv.org/lookup/doi/10.1101/2023.01.21.524489 |Abruf=2023-01-31 |DOI=10.1101/2023.01.21.524489 |PMC=9882398 |PMID=36711591}}</ref> Brain-Computer-Interfaces sollen auch dazu dienen, die Mobilität von Menschen mit Behinderung zu erhöhen. Ziel sind hierbei von Nervenimpulsen gesteuerte [[Prothese]]n oder [[Neuroprothese]]n, die echten Gliedmaßen immer näher kommen.

Bei der [[Datenanalyse]] von durch [[Big Data]] gesammelten riesigen Datenbergen könnten in Zukunft die Fähigkeiten von Datenanalysten durch eine hybride Mensch-Maschine Lösung erweitert werden, um durch solche [[Cyborg]]s interessante Muster zu erkennen.<ref>David Beer: ''The Data Gaze. Capitalism, Power and Perception''. [[SAGE Publications]] 2019, S. 101.</ref>

Aktive BCI versprechen die Linderung psychologischer Belastungen wie [[Depression]] oder [[Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung bei Erwachsenen|Aufmerksamkeitsschwächen]],<ref>{{Internetquelle |url=https://www.t-systems.com/de/blickwinkel/arbeitsplatz-der-zukunft/ki/gehirn-computer-schnittstelle-800348 |titel=Chancen und Risiken von Gehirn-Computer-Schnittstellen |werk=T-Systems |offline=1 |archiv-url=https://web.archive.org/web/20210131230029/https://www.t-systems.com/de/blickwinkel/arbeitsplatz-der-zukunft/ki/gehirn-computer-schnittstelle-800348 |archiv-datum=2021-01-31 |abruf=2021-01-25}}</ref> sowie die Nachahmbarkeit pharmazeutischer [[Droge]]n.<ref>{{Internetquelle |autor=Jochen Müller, [[Surjo R. Soekadar]] |url=https://www.urania.de/livestream-das-paradies-ist-nur-einen-klick-entfernt |titel=Das Paradies ist nur einen Klick entfernt. Beginnt das Zeitalter digitaler Drogen? |werk=Urania Berlin |datum=2021-01-21 |sprache=de |abruf=2021-01-25}}</ref> Forschende erwägen, BCI zur Differenzierung von [[Bewusstseinsstörung]]en einzusetzen.<ref>{{Literatur |Autor=Rossella Spataro, Yiyan Xu, Ren Xu, Giorgio Mandalà, Brendan Z. Allison |Titel=How brain-computer interface technology may improve the diagnosis of the disorders of consciousness: A comparative study |Sammelwerk=Frontiers in Neuroscience |Band=16 |Datum=2022 |ISSN=1662-453X |Online=https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnins.2022.959339 |Abruf=2022-08-16 |DOI=10.3389/fnins.2022.959339}}</ref> Eine [[RAND Corporation|RAND]]-Studie legt Verbesserungen in der Steuerung von [[Gefecht]]ssystemen sowie Prognose-Werkzeuge für die [[Resilienz (Psychologie)|Resilienz]] eingesetzter Soldaten nahe.<ref>{{Literatur |Autor=Anika Binnendijk, Timothy Marler, Elizabeth M. Bartels |Titel=Brain-Computer Interfaces: U.S. Military Applications and Implications, An Initial Assessment |Datum=2020-08-27 |Online=https://www.rand.org/pubs/research_reports/RR2996.html |Abruf=2021-01-25}}</ref> Im Kontext der Anwendung für [[Lethal Autonomous Weapon System|teilautonome Waffensysteme]] werden [[Ethik|ethische]] und [[Regelungstechnik|regelungstechnische]] Aspekte problematisiert.<ref>{{Literatur |Autor=David Gurney |Titel=Killer Robot Arms: A Case-Study in Brain–Computer Interfaces and Intentional Acts |Sammelwerk=Minds and Machines |Band=28 |Nummer=4 |Datum=2018-12 |ISSN=0924-6495 |Seiten=775–785 |Online=https://link.springer.com/10.1007/s11023-018-9462-9 |Abruf=2022-09-12 |DOI=10.1007/s11023-018-9462-9}}</ref>

2023 rekonstruierten Forscher die Bilderinnerungen von Probanden mittels [[Funktionelle Magnetresonanztomographie|funktioneller Magnetresonanztomographie]] und [[Stable Diffusion]].<ref>{{Internetquelle |autor=Wolfgang Stiegler |url=https://www.heise.de/hintergrund/Gedankenlesen-Input-fuer-Stable-Diffusion-direkt-aus-dem-Gehirn-7545636.html |titel="Gedankenlesen": Input für Stable Diffusion direkt aus dem Gehirn |werk=heise online |datum=2023-03-15 |sprache=de |abruf=2023-03-15}}</ref> Bereits zuvor waren BCIs zur Auslesen visueller Vorstellungen unter Laborbedingungen genutzt worden.<ref>{{Literatur |Autor=Guohua Shen, Kshitij Dwivedi, Kei Majima, Tomoyasu Horikawa, Yukiyasu Kamitani |Titel=End-to-End Deep Image Reconstruction From Human Brain Activity |Sammelwerk=Frontiers in Computational Neuroscience |Band=13 |Datum=2019-04-12 |ISSN=1662-5188 |Seiten=21 |Online=https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fncom.2019.00021/full |Abruf=2023-03-15 |DOI=10.3389/fncom.2019.00021 |PMC=6474395 |PMID=31031613}}</ref><ref>{{Literatur |Autor=[[Michio Kaku]] |Titel=Die Physik des Bewusstseins. Über die Zukunft des Geistes |Verlag=Rowohlt |Ort=Reinbek bei Hamburg |Datum=2014 |ISBN=978-3-498-03569-3}}</ref>

Ende Februar 2025 wurde mit ''Galea'' ein kommerziell erwerbbares BCI mit [[Virtuelle Realität|Virtual-]] und [[Augmented Reality|Augmented-Reality]]-Kopplung (VR/AR) vorgestellt.<ref>{{Internetquelle |autor=Matthias Bastian |url=https://mixed.de/galea-neue-hirnschnittstelle-kommt-fuer-vr-und-ar-brillen/ |titel=Galea: Neue Hirnschnittstelle kommt für VR- und AR-Brillen |datum=2020-11-25 |sprache=de |abruf=2025-02-27}}</ref><ref>{{Internetquelle |url=https://galea.co/#home |titel=Galea. The World's Most Advanced Biosensing Headset |sprache=en |abruf=2025-02-27}}</ref> Im April des Jahres stellten Wissenschaftler eine „Hirn-zu-Stimme“-Prothese (''brain-to-voice'') vor, die die Grundlage von Konversationen in Echtzeit bieten soll.<ref>{{Literatur |Autor=Kaylo T. Littlejohn, Cheol Jun Cho, Jessie R. Liu, Alexander B. Silva, Bohan Yu, Vanessa R. Anderson, Cady M. Kurtz-Miott, Samantha Brosler, Anshul P. Kashyap, Irina P. Hallinan, Adit Shah, Adelyn Tu-Chan, Karunesh Ganguly, David A. Moses, Edward F. Chang, Gopala K. Anumanchipalli |Titel=A streaming brain-to-voice neuroprosthesis to restore naturalistic communication |Sammelwerk=Nature Neuroscience |Band=28 |Nummer=4 |Datum=2025-04 |ISSN=1097-6256 |Seiten=902–912 |Online=https://www.nature.com/articles/s41593-025-01905-6 |Abruf=2025-04-09 |DOI=10.1038/s41593-025-01905-6}}</ref><ref>{{Internetquelle |url=https://www.youtube.com/watch?v=MGSoKGGbbXk |titel=A streaming brain-to-voice neuroprosthesis to restore naturalistic communication |werk=[[YouTube]] |hrsg=Berkeley Engineering |datum=2025-03-31 |abruf=2025-04-09}}</ref>

== Fehlende Regulierung ==
BCIs bieten „noch nie dagewesenes Auswertungspotential“ hochsensibler privater Daten.<ref>{{Literatur |Autor=Maurice Oettel |Titel=Wesensdaten: Regulierungslücke im derzeitigen Datenschutzrecht |Sammelwerk=Datenschutz und Datensicherheit - DuD |Band=45 |Nummer=9 |Datum=2021-09 |ISSN=1614-0702 |Seiten=623–626 |DOI=10.1007/s11623-021-1502-6}}</ref> Es könnten damit besonders sensible persönliche Daten, bspw. [[Gesundheitsdatenschutz|Gesundheitsdaten]] und [[Bankverbindung]]sdetails, abgegriffen werden. Rechtlich bestünden trotz [[Informationssicherheit#Gesetzliche Rahmenbedingungen|IT-Sicherheitsrecht]], [[Datenschutz-Grundverordnung|DSGVO]] und ''Privacy-by-Design''-Gebots<ref>{{Literatur |Autor=Maryna Kapitonova, Philipp Kellmeyer, Tonio Ball |Titel=A Framework for Preserving Privacy and Cybersecurity in Brain-Computer Interfacing Applications. Version 1.0 |Verlag=[[Agentur für Innovation in der Cybersicherheit]] |Datum=2022-06-30 |Online=https://www.cyberagentur.de/wp-content/uploads/2022/07/20220705-OFFEN-BCI-Framework-Abstract.pdf |Abruf=2022-08-16}}</ref> Regulierungslücken angesichts von „massiven Gefahren für die Grundrechte“.<ref>{{Internetquelle |url=https://www.heise.de/news/Cyberpunk-Revisited-Warnung-vor-unkontrollierten-Hirn-Computer-Schnittstellen-6315132.html |titel=Cyberpunk Revisited: Warnung vor unkontrollierten Hirn-Computer-Schnittstellen |werk=heise.de |datum=2021-12-30 |abruf=2022-01-04}}</ref> Auch die [[Beweiskraft]] von durch BCI erfassten Sensordaten wird juristisch diskutiert.<ref>{{Literatur |Autor=Maurice Oettel |Titel=Smart Human und der Schutz der Gedanken |Sammelwerk=Datenschutz und Datensicherheit - DuD |Band=44 |Nummer=6 |Datum=2020-06 |ISSN=1614-0702 |Seiten=386–389 |Online=https://link.springer.com/10.1007/s11623-020-1289-x |Abruf=2022-06-28 |DOI=10.1007/s11623-020-1289-x}}</ref>

Bereits 2017 plädierten renommierte Forscher um [[Surjo R. Soekadar]], Fragen um [[Autonomie]], [[Verantwortung|Verantwortlichkeit]] und [[Rechenschaft]]spflicht, Datenschutz und [[Privatsphäre]], sowie [[User Experience]] mehr wissenschaftliche und politische Aufmerksamkeit zu widmen.<ref>{{Literatur |Autor=Jens Clausen, Eberhard Fetz, John Donoghue, Junichi Ushiba, Ulrike Spörhase |Titel=Help, hope, and hype: Ethical dimensions ofneuroprosthetics |Sammelwerk=Science |Band=356 |Nummer=6345 |Datum=2017-06-30 |ISSN=0036-8075 |Seiten=1338–1339 |Online=https://www.science.org/doi/10.1126/science.aam7731 |Abruf=2022-09-12 |DOI=10.1126/science.aam7731}}</ref> Die Verschränkung von Gehirn-Computer-Schnittstellen mit weiteren Fortschritten im Bereich ‚[[Künstliche Intelligenz|künstlicher Intelligenz]]‘ legt weiteren Handlungsbedarf nahe.

Wie bei anderen neurotechnischen Implantaten bestehen weiterhin Fragen eingestellten [[Technischer Support|technischen Supports]] bei älteren, invasiven BCIs.<ref>{{Literatur |Autor=George Kouvas, Christopher Coenen, Dirk Hommrich, Thomas Stieglitz, Bernice Simone Elger, Fabrice Jotterand |Titel=Building resilience when neural implants are abandoned |Sammelwerk=Nature Medicine |Datum=2025-06-25 |ISSN=1078-8956 |DOI=10.1038/s41591-025-03772-x |Online=https://www.nature.com/articles/s41591-025-03772-x |Abruf=2025-08-04}}</ref> So kann die Einstellung der Kundenbetreuung und Softwareupdates mitunter im Verlust der Implantatfunktionen sowie bisher unbeeinflusster Körperfunktionen verursachen.<ref>{{Literatur |Titel=Bionic eyes: Obsolete tech leaves patients in the dark |Datum=2022-02-17 |Online=https://www.bbc.com/news/technology-60416058 |Abruf=2025-08-04}}</ref>

== Siehe auch ==
* [[Neuralink]]
* [[Mensch-Computer-Interaktion]]

== Literatur ==

=== Bücher ===
* [[Christa Maar]], [[Ernst Pöppel]], [[Thomas Christaller]] (Hrsg.): ''Die Technik auf dem Weg zur Seele. Forschungen an der Schnittstelle Gehirn/Computer''. Rowohlt Taschenbuch Verlag, Reinbek bei Hamburg 1996, ISBN 3-499-60133-8.
* Jonathan Wolpaw, Elizabeth Winter Wolpaw (Hrsg.): ''Brain-Computer Interfaces: Principles and Practice''. Oxford Univ. Press, 2012, ISBN 978-0-19-538885-5.
* Rajesh P. N. Rao: ''Brain-Computer Interfacing. An Introduction''. Cambridge University Press, Cambridge 2013, ISBN 978-0-521-76941-9.
* Nick F. Ramsey, Millán Ruiz, José del Rocio (Hrsg.): ''Brain-computer interfaces'' (= ''Handbook of clinical neurology.'' Band 168). Elsevier, Amsterdam / Oxford 2020, ISBN 978-0-444-63934-9.
* Gernot Müller-Putz, Rüdiger Rupp (Hrsg.): ''Neuroprosthetics and Brain-Computer Interfaces in Spinal Cord Injury : A Guide for Clinicians and End Users.'' Springer International Publishing, Cham 2021, ISBN 978-3-030-68545-4.
* Athanasios Vourvopoulos, Serafeim Perdikis (Hrsg.): ''Brain–Computer Interfaces : An educational and research textbook''. Institute of Physics Publishing 2026. ISBN 978-0-7503-5912-2.

=== Zeitschriftenartikel ===
* Jonathan R. Wolpaw, [[Niels Birbaumer]], Dennis J. McFarland, Gert Pfurtscheller, Theresa M. Vaughan: ''Brain-computer interfaces for communication and control.'' In: ''Clinical Neurophysiology.'' Nr. 113, 2002, S. 767–791.
* [[Niels Birbaumer]], N. Ghanayim, T. Hinterberger, I. Iversen, B. Kotchoubey, A. Kübler, J. Perelmouter, E. Taub, [[Herta Flor|H. Flor]]: ''A spelling device for the paralysed.'' In: ''Nature.'' Band 398, 1999, S. 297–298. [[doi:10.1038/18581]].
* [[Miguel Nicolelis]]: ''Actions from thoughts.'' In: ''Nature.'' Nr. 409, 2001, S. 403–407.
* L. R. Hochberg u. a.: ''Neuronal ensemble control of prosthetic devices by a human with tetraplegia.'' In: ''Nature.'' Nr. 442, 2006, S. 164–171.
* Michael Tangermann: ''Eine Übersicht gängiger Brain-Computer-Interface-Paradigmen für Elektroenzephalogramm- und Magnetenzephalogramm-Messungen.'' In: Karl-Heinz Pantke (Hrsg.): ''Mensch und Maschine. Wie Brain-Computer-Interfaces und andere Innovationen gelähmten Menschen kommunizieren helfen.'' Mabuse Verlag, 2010, ISBN 978-3-940529-59-6, S. 21–38.
* Rashid Mamunur u. a.: ''Current Status, Challenges, and Possible Solutions of EEG-Based Brain-Computer Interface: A Comprehensive Review.'' In: ''Frontiers in Neurorobotics.'' Vol. 14, 2020. [[doi:10.3389/fnbot.2020.00025]].
* M. Fleury, G. Lioi, C. Barillot, A. Lécuyer: ''A Survey on the Use of Haptic Feedback for Brain-Computer Interfaces and Neurofeedback.'' In: ''Front. Neurosci.'' 14 2020, S. 528. [[doi:10.3389/fnins.2020.00528]]
* Roberto Portillo-Lara u. a.: ''Mind the gap: State-of-the-art technologies and applications for EEG-based brain–computer interfaces.'' In: ''APL Bioengineering.'' 5, 2021, S. 031507. [[doi:10.1063/5.0047237]].
* N. Jamil u. a.: ''Noninvasive Electroencephalography Equipment for Assistive, Adaptive, and Rehabilitative Brain–Computer Interfaces: A Systematic Literature Review.'' In: ''Sensors.'' Band 21, 2021, S. 4754. [[doi:10.3390/s21144754]].
* K. Douibi u. a.: ''Toward EEG-Based BCI Applications for Industry 4.0: Challenges and Possible Applications.'' In: ''Front. Hum. Neurosci.'' 13. August 2021. [[doi:10.3389/fnhum.2021.705064]].
* Silvia Orlandi u. a.: ''Brain-Computer Interfaces for Children With Complex Communication Needs and Limited Mobility: A Systematic Review.'' In: ''Front. Hum. Neurosci.'' 14. Juli 2021. [[doi:10.3389/fnhum.2021.643294]].
* R. Chavarriaga, C. Carey, J. Luis Contreras-Vidal, Z. Mckinney, L. Bianchi: ''Standardization of Neurotechnology for Brain-Machine Interfacing : State of the Art and Recommendations.'' In: ''IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology.'' vol. 2, 2021, S. 71–73, [[doi:10.1109/OJEMB.2021.3061328]].
* S. Aggarwal, N. Chugh: ''Review of Machine Learning Techniques for EEG Based Brain Computer Interface.'' In: ''Arch Computat Methods Eng.'' 2022. [[doi:10.1007/s11831-021-09684-6]].
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* IEEE SA Industry Connections No. IC17-007 (2020). Standards Roadmap: Neurotechnologies for Brain-Machine Interfacing.
* M. Branco u. a.: ''Brain-Computer interfaces for communication: preferences of individuals with locked-in syndrome, caregivers and researchers.'' In: ''Disability and rehabilitation. Assistive technology.'' [[doi:10.1080/17483107.2021.1958932]].
* M. F. Mridha, S. C. Das, M. M. Kabir, A. A. Lima, M. R. Islam, Y. Watanobe: ''Brain-Computer Interface : Advancement and Challenges.'' In: ''Sensors.'' (Basel). Band 21, Nr. 17, 26. Aug 2021, S. 5746. [[doi:10.3390/s21175746]].
* Aleksandra Kawala-Sterniuk, Natalia Browarska, Amir Al-Bakri, Mariusz Pelc, Jaroslaw Zygarlicki, Michaela Sidikova, Radek Martinek, Edward Jacek Gorzelanczyk: ''Summary of over Fifty Years with Brain-Computer Interfaces—A Review.'' In: ''Brain Sciences.'' Band 11, Nr. 1, 2021, S. 43. [[doi:10.3390/brainsci11010043]].
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== Weblinks ==
* [http://bnci-horizon-2020.eu/ BNCI Horizon 2020] (Internationale BCI-Plattform)
* [https://www.tugraz.at/institute/ine/home/ Graz Brain-Computer Interface] (Gert Pfurtscheller, [[Christa Neuper]], Gernot Müller-Putz)
* [https://bbci.de/ Berlin Brain-Computer Interface] ([[Klaus-Robert Müller]], Benjamin Blankertz, Gabriel Curio)
* [http://www.medizin-und-technik.de/medizin/-/article/27544623/37116570?returnToFullPageURL=back Interview mit Prof. Gabriel Curio (Charité): Berlin Brain-Computer Interface, Weiterentwicklung, Risiken im Fall eines militärischen Einsatzes]
* {{Internetquelle
|url=http://www.mp.uni-tuebingen.de/mp/index.php?id=137
|titel=Tübinger Brain-Computer Interface
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|abruf=2017-02-03}}([[Niels Birbaumer]])
* [https://www.bmi.uni-freiburg.de/ Brain Machine Interfacing Initiative] (Univ. Freiburg: Brain-Machine Interface Research)
* [https://www.zanderlabs.com/ Zander Labs GmbH, Berlin] (Thorsten Zander)
* [https://www.nature.com/nature/focus/brain/index.html Nature über BCI]
* [http://www.decoderproject.eu/ DECODER Project - BCI and Detection of Consciousness] (FP7 European - University of Würzburg)
* [https://www.heise.de/hintergrund/Datenschutz-fuers-Gehirn-Was-tun-wenn-Maschinen-bald-Gedanken-lesen-koennen-7549441.html www.heise.de: Datenschutz fuers Gehirn]

== Einzelnachweise ==
<references />

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[[Kategorie:Neuroinformatik]]
[[Kategorie:Medizintechnik]]
[[Kategorie:Benutzerschnittstelle]]

Brain-Computer-Interface - Versionsgeschichte

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