स्वास्थ्य
मानव-कंप्यूटर इंटरफेस अल्जाइमर रोग के बारे में नए दृष्टिकोण प्रदान कर सकते हैं
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अल्जाइमर रोग की एक प्रमुख समस्या यह है कि यह शायद ही कभी एक प्रारंभिक चरण में निदान किया जाता है, जो इसे बेहतर ढंग से नियंत्रित करने का समय है। अब, कौनास विश्वविद्यालय प्रौद्योगिकी (केटीयू) में शोधकर्ताओं की एक टीम यह अन्वेषण कर रही है कि मानव-कंप्यूटर इंटरफेस को कैसे उन लोगों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है जिन्हें स्मृति की कमी है, ताकि वे अपने सामने एक दृश्य वस्तु को पहचान सकें।
दृश्य उत्तेजना की पहचान
केटीयू में मल्टीमीडिया इंजीनियरिंग विभाग में शोधकर्ता रिटिस मास्केलियनस के अनुसार, चेहरे पर दिखाई देने वाली जानकारी का वर्गीकरण एक दैनिक मानव कार्य है।
“संचार करते समय, चेहरा हमें बातचीत के संदर्भ को बताता है, विशेष रूप से भावनात्मक दृष्टिकोण से, लेकिन क्या हम मस्तिष्क संकेतों के आधार पर दृश्य उत्तेजना की पहचान कर सकते हैं?” मास्केलियनस कहते हैं।
अध्ययन का उद्देश्य एक व्यक्ति की संदर्भ जानकारी को चेहरे से प्रसंस्करण करने और इसके प्रति प्रतिक्रिया का पता लगाने की क्षमता का विश्लेषण करना था।
मास्केलियनस का कहना है कि विभिन्न अध्ययनों से पता चलता है कि मस्तिष्क रोगों का विश्लेषण चेहरे की मांसपेशियों और आंखों की गति की जांच करके किया जा सकता है। यह इसलिए है क्योंकि अपक्षयी मस्तिष्क विकार स्मृति और संज्ञानात्मक कार्यों के साथ-साथ आंखों की गति से संबंधित क्रेनियल तंत्रिका तंत्र को भी प्रभावित करते हैं।
शोध से पता चलता है कि अल्जाइमर रोग वाले एक रोगी कैसे मस्तिष्क में दृश्य वस्तुओं को संसाधित कर सकता है, जैसे कि अल्जाइमर रोग वाले लोग नहीं हैं।
डोविले कोमोलोवाइटे केटीयू गणित और प्राकृतिक विज्ञान संकाय के स्नातक हैं। उन्होंने अध्ययन में सह-लेखक के रूप में काम किया।
“अध्ययन में डेटा एक इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफ से लिया गया है, जो मस्तिष्क में विद्युत आवेगों को मापता है,” कोमोलोवाइटे कहते हैं।
अध्ययन के लिए किया गया प्रयोग स्वस्थ व्यक्तियों और अल्जाइमर रोग वाले लोगों पर किया गया था।
“अल्जाइमर रोग वाले व्यक्ति के मस्तिष्क संकेत आमतौर पर एक स्वस्थ व्यक्ति की तुलना में काफी अधिक शोर होते हैं,” कोमोलोवाइटे कहते हैं।
यह व्यक्ति को लक्षणों का अनुभव करते समय ध्यान केंद्रित करना अधिक कठिन बनाता है।
प्रयोग
अध्ययन में 60 वर्ष से अधिक आयु की महिलाओं का एक समूह शामिल था।
“बुढ़ापा डिमेंशिया के लिए एक प्रमुख जोखिम कारक है, और चूंकि मस्तिष्क तरंगों में लिंग के प्रभाव को देखा गया था, इसलिए अध्ययन एक ही लिंग समूह को चुनने पर अधिक सटीक है,” कोमोलोवाइटे जारी रखते हैं।
प्रत्येक व्यक्ति को एक घंटे की अवधि के दौरान मानव चेहरों की तस्वीरें दिखाई गईं। तस्वीरें विभिन्न मानदंडों के अनुसार चुनी गईं। उदाहरण के लिए, भावनाओं के प्रभाव का विश्लेषण करते समय तटस्थ और डरे हुए चेहरे दिखाए गए। जानने के कारक का विश्लेषण करते समय, जाने जाने वाले और यादृच्छिक रूप से चुने गए लोग दिखाए गए।
यह जानने के लिए कि क्या एक व्यक्ति एक चेहरे को सही ढंग से समझता है, प्रतिभागियों ने प्रत्येक उत्तेजना के बाद एक बटन दबाया ताकि यह इंगित किया जा सके कि चेहरा उल्टा था या सही।
“इस चरण में, अल्जाइमर रोग वाला मरीज़ भी गलतियाँ करता है, इसलिए यह महत्वपूर्ण है कि वस्तु की कमी स्मृति या दृष्टि प्रक्रियाओं के कारण है या नहीं,” कोमोलोवाइटे कहते हैं।
अध्ययन में मानक इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी उपकरण से डेटा शामिल था, लेकिन आक्रामक माइक्रोइलेक्ट्रोड्स से एक व्यावहारिक उपकरण बनाने के लिए डेटा बेहतर होगा। यह विशेषज्ञों को न्यूरॉन्स की गतिविधि को बेहतर ढंग से मापने में सक्षम बनाएगा, जिससे एआई मॉडल की गुणवत्ता बढ़ेगी।
“निश्चित रूप से, तकनीकी आवश्यकताओं के अलावा, अल्जाइमर रोग से प्रभावित लोगों के लिए जीवन को आसान बनाने पर केंद्रित एक समुदाय वातावरण होना चाहिए। फिर भी, मेरे व्यक्तिगत राय में, पांच साल के बाद, मुझे लगता है कि हम अभी भी शारीरिक कार्य में सुधार पर केंद्रित प्रौद्योगिकियों को देखेंगे, और इस क्षेत्र में मस्तिष्क रोग से प्रभावित लोगों पर ध्यान केंद्रित करना बाद में आएगा,” मास्केलियनस कहते हैं।
“यदि हम इस परीक्षण का उपयोग एक चिकित्सा उपकरण के रूप में करना चाहते हैं, तो एक प्रमाणीकरण प्रक्रिया की भी आवश्यकता है,” कोमोलोवाइटे जारी रखते हैं।
