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알츠하이머병의 주요 문제 중 하나는 초기 단계에서 진단이 드물기 때문에 더 잘 통제할 수 있는 단계에서 진단이 이루어지지 않는다는 것이다. 현재, 카우나스 공과대학교(KTU)의 연구팀은 기억력 장애가 있는 사람들을 위해 인간-컴퓨터 인터페이스를 어떻게 적응시킬 수 있는지 연구하고 있다. 이를 통해 그들이 눈 앞에 있는 가시적인 객체를 인식할 수 있도록 한다.
시각적 자극 식별
KTU 멀티미디어 엔지니어링 부서의 연구자 리티스 마스켈리우나스(Rytis Maskeliūnas)에 따르면, 얼굴에 보이는 정보의 분류는 일상적인 인간 기능이다.
“대화하는 동안, 얼굴은 특히 감정적인 관점에서 대화의 맥락을 알려준다. 그러나 우리는 뇌 신호를 기반으로 시각적 자극을 식별할 수 있는가?” 마스켈리우나스 कहत다.
이 연구는 개인이 얼굴에서 맥락 정보를 처리하는 능력과 이를 어떻게 반응하는지 분석하는 것을 목표로 한다.
마스켈리우나스에 따르면, 여러 연구에서 뇌 질환이 얼굴 근육과 눈 운동을 검사함으로써 분석될 수 있음을 보여준다. 이는 퇴행성 뇌 질환이 기억력과 인지 기능뿐만 아니라 눈 운동과 관련된 두개신경계를 모두影响하기 때문이다.
이 연구는 알츠하이머병 환자가 뇌에서 가시적인 얼굴을 시각적으로 처리하는 방식에 대한 더 나은 통찰력을 제공한다. 이는 알츠하이머병이 없는 개인과 마찬가지로。
도빌레 코몰로바이테(Dovilė Komolovaitė)는 KTU 수학 및 자연과학 학부의 졸업생으로, 이 연구의 공동 저자이다.
“이 연구는 뇌의 전기적 충동을 측정하는 뇌전도기를 사용한 데이터를 사용한다”고 코몰로바이테는 कहत다.
이 연구를 위해 수행된 실험은 건강한 개인과 알츠하이머병 환자에게 수행되었다.
“알츠하이머병 환자의 뇌 신호는 일반적으로 건강한 사람보다 훨씬 더 노이즈가 많다”고 코몰로바이테는 कहत다.
이는 개인이 증상을 경험할 때 집중하기가 더 어려워진다.
실험
이 연구는 60세 이상의 여성 그룹을 포함했다.
“노화는 치매의 주요 위험因子 중 하나이며, 뇌파에서 성별의 영향이 나타났기 때문에, 한 성별 그룹만을 선택하면 연구가 더 정확해진다”고 코몰로바이테는 계속한다.
각 개인은 1시간 동안 인간 얼굴의 사진을 보여주었다. 사진은 다양한 기준에 따라 선택되었다. 예를 들어, 중립적이고 두려운 얼굴은 감정의 영향을 분석할 때 보여주었다. 익숙한 요인에 대한 분석에서는 알려진 사람과 임의로 선택된 사람들이 보여주었다.
면접자가 얼굴을 올바르게 이해하는지 확인하기 위해, 참가자들은 각 자극 후에 얼굴이 뒤집혔는지 또는 올바른지 표시하기 위해 버튼을 눌렀다.
“이 단계에서조차, 알츠하이머병 환자는 실수를 하기 때문에, 객체의 손상이 기억 또는 시각적 과정으로 인한 것인지 여부를 결정하는 것이 중요하다”고 코몰로바이테는 कहत다.
이 연구는 표준 뇌전도기 장비의 데이터를 사용했지만, 침습적 미세 전극으로 수집된 데이터는 실제 도구를 생성하기에 더 좋을 것이다. 이는 전문가가 신경 세포의 활동을 더 잘 측정할 수 있게 해주어 AI 모델의 품질을 향상시킬 수 있다.
“물론, 기술적 요구 사항 외에도, 알츠하이머병 환자의 삶을 더 쉽게 만들기 위한 커뮤니티 환경이 있어야 한다. 그러나 내 개인적인 의견으로는, 5년 후에 우리는 여전히 신체 기능을 개선하는 기술에 초점을 맞출 것이며, 이 분야에서 뇌 질환에 영향을 받는 사람들에 대한 초점은 나중에 올 것”이라고 마스켈리우나스 कहत다.
“이 테스트를 의료 도구로 사용하려면 인증 과정도 필요하다”고 코몰로바이테는 계속한다.
