인간-컴퓨터 인터페이스는 알츠하이머병에 대한 새로운 통찰력을 제공할 수 있다

알츠하이머병의 주요 문제 중 하나는 초기 단계에서 진단이 드물기 때문에 더 잘 제어할 수 있는 시기에 진단이 이루어지지 않는다는 것이다. 이제 카우나스 공과대학교(Kaunas University of Technology, KTU)의 연구자들은 기억력 저하가 있는 사람들을 위해 인간-컴퓨터 인터페이스를 어떻게 적응시킬 수 있는지 탐구하고 있다. 이 인터페이스는 사용자가 앞에 있는 가시적 객체를 인식할 수 있도록 도와준다.

시각적 자극 식별

KTU 멀티미디어 엔지니어링부의 연구자 리티스 마스켈리우나스(Rytis Maskeliūnas)에 따르면, 얼굴에 표시된 정보의 분류는 일상적인 인간 기능이다.

“의사소통을 할 때, 얼굴은 특히 감정적인 관점에서 대화의 맥락을 알려준다. 그러나 우리는 뇌 신호를 기반으로 시각적 자극을 식별할 수 있는가?” 마스켈리우나스는 말한다.

이 연구는 개인이 얼굴에서 맥락 정보를 처리하는 능력과 그에 대한 반응을检测하는 것을 목표로 한다.

마스켈리우나스에 따르면, 여러 연구에서 뇌 질환이 얼굴 근육과 눈 운동을 조사함으로써 분석될 수 있음을 보여준다. 이는 퇴행성 뇌 질환이 기억력과认知 기능뿐만 아니라 눈 운동과 관련된 뇌신경계에도 영향을 미치기 때문이다.

이 연구는 알츠하이머병 환자가 뇌에서 가시적 얼굴을 시각적으로 처리하는 방식을 더 잘 이해할 수 있도록 한다. 이는 알츠하이머병이 없는 사람들과 유사하다.

도빌레 코몰로바이테(Dovilė Komolovaitė)는 KTU 수학 및 자연과학부의 졸업생이다. 그녀는 이 연구의 공동 저자이다.

“이 연구는 뇌의 전기적 충동을 측정하는 뇌전도기 데이터를 사용한다”고 코몰로바이테는 말한다.

이 연구를 위해 수행된 실험은 건강한 사람들과 알츠하이머병 환자들 모두에게 수행되었다.

“알츠하이머병 환자의 뇌 신호는 일반적으로 건강한 사람보다 훨씬 더 노イズ가 많다”고 코몰로바이테는 말한다.

이로 인해 개인이 증상을 경험할 때 집중하기가 더 어려워진다.

실험

이 연구는 60세 이상의 여성 그룹을 대상으로 했다.

“노화는 치매의 주요 위험因子 중 하나이며, 뇌파에서 성별 효과가 나타났기 때문에 연구는 한 성별 그룹만 선택할 때 더 정확하다”고 코몰로바이테는 계속한다.

각 참가자는 1시간 동안 인간 얼굴 사진을 보여주었다. 사진은 다양한 기준에 따라 선택되었다. 예를 들어, 중립적이고 두려운 얼굴은 감정의 영향을 분석할 때 보여주었다. 친숙성 요인을 분석할 때는 알려진 사람들과 임의로 선택된 사람들을 보여주었다.

얼굴을 올바르게 이해하는지 확인하기 위해 참가자는 각 자극 후에 얼굴이 뒤집혔는지 올바른지 표시하기 위해 버튼을 눌렀다.

“이 단계에서조차 알츠하이머병 환자는 실수를 한다. 따라서 객체의 손상이 기억 또는 시각 과정으로 인한 것인지 확인하는 것이 중요하다”고 코몰로바이테는 말한다.

이 연구는 표준 뇌전도기 장비의 데이터를 사용했지만, 침습성 마이크로 전극으로 수집된 데이터가 실제 도구를 생성하기에는 더 좋을 것이다. 이는 전문가가 신경 세포의 활동을 더 잘 측정할 수 있도록 해주며, 이는 AI 모델의 품질을提高할 것이다.

“물론, 기술적 요구 사항 외에도 알츠하이머병 환자의 삶을 쉽게 해주는 커뮤니티 환경이 필요하다. 그러나 내 개인적인 의견으로는, 5년 후에도 물리적 기능을 향상시키는 기술에 집중할 것이며, 이 분야에서 뇌 질환에 영향을 받는 사람들에 대한 초점은 나중에 올 것”이라고 마스켈리우나스는 말한다.

“이 테스트를 의료 도구로 사용하려면 인증 과정도 필요하다”고 코몰로바이테는 계속한다.