Mens-Computer-Interfaces Kunnen Nieuwe Inzichten Bieden in de Strijd Tegen Alzheimer

Een van de grootste problemen met de ziekte van Alzheimer is dat het zelden in een vroeg stadium wordt gediagnosticeerd, wat het beste moment is om het te behandelen. Een team van onderzoekers aan de Kaunas University of Technology (KTU) onderzoekt nu hoe mens-computer-interfaces aangepast kunnen worden voor mensen met geheugenstoornissen, zodat ze een zichtbaar object voor hen kunnen herkennen.

Visuele Stimuli Identificeren

Volgens Rytis Maskeliūnas, onderzoeker aan de afdeling Multimedia Engineering van KTU, is de classificatie van informatie op het gezicht een dagelijkse menselijke functie.

“Terwijl we communiceren, ‘vertelt’ ons het gezicht de context van het gesprek, vooral vanuit emotioneel oogpunt, maar kunnen we visuele stimuli identificeren op basis van hersensignalen?” zegt Maskeliūnas.

De studie had tot doel de mogelijkheid van een individu om contextuele informatie van het gezicht te verwerken en te detecteren hoe iemand daarop reageert.

Maskeliūnas zegt dat er verschillende studies zijn die aantonen dat hersenziekten kunnen worden geanalyseerd door de bewegingen van de gezichtsspieren en ogen te onderzoeken. Dit komt doordat degeneratieve hersenaandoeningen zowel het geheugen als de cognitieve functies beïnvloeden, evenals het craniale zenuwstelsel dat verband houdt met oogbewegingen.

Het onderzoek biedt een beter inzicht in hoe een patiënt met Alzheimer visuele gezichten in de hersenen kan verwerken, net zoals individuen zonder Alzheimer.

Dovilė Komolovaitė is afgestudeerd aan de faculteit Wiskunde en Natuurwetenschappen van KTU. Hij was co-auteur van de studie.

“De studie gebruikt gegevens van een electroencefalogram, die de elektrische impulsen in de hersenen meet,” zegt Komolovaitė.

Het experiment dat voor de studie werd uitgevoerd, werd uitgevoerd op gezonde individuen en individuen met Alzheimer.

“De hersensignalen van een persoon met Alzheimer zijn typisch veel luider dan bij een gezond persoon,” zegt Komolovaitė.

Dit maakt het moeilijker voor het individu om te focussen wanneer ze symptomen ervaren.

Het Experiment

De studie omvatte een groep vrouwen ouder dan 60 jaar.

“Oudere leeftijd is een van de belangrijkste risicofactoren voor dementie, en aangezien de effecten van geslacht op hersengolven werden opgemerkt, is de studie nauwkeuriger wanneer alleen één geslachtsgroep wordt gekozen,” vervolgt Komolovaitė.

Elk persoon werd gedurende een uur foto’s van menselijke gezichten getoond. De foto’s werden geselecteerd volgens verschillende criteria. Bijvoorbeeld, neutrale en angstige gezichten werden getoond bij het analyseren van de invloed van emoties. Bij het analyseren van de herkenbaarheidsfactor werden bekende en willekeurig gekozen personen getoond.

Om te begrijpen of een persoon een gezicht correct begrijpt, drukte elke deelnemer na elke stimulus op een knop om aan te geven of het gezicht omgekeerd of correct was.

“Zelfs op dit stadium maakt een Alzheimer-patiënt fouten, dus het is belangrijk om te bepalen of de stoornis van het object te wijten is aan geheugen- of visuele processen,” zegt Komolovaitė.

De studie omvatte gegevens van standaard electroencefalografie-apparatuur, maar gegevens verzameld met invasieve micro-elektroden zouden beter zijn voor het creëren van een praktisch hulpmiddel. Het zou de experts in staat stellen om de activiteit van neuronen beter te meten, waardoor de kwaliteit van het AI-model zou toenemen.

“Natuurlijk, naast de technische vereisten, zou er een gemeenschapsomgeving moeten zijn die gericht is op het makkelijker maken van het leven voor mensen met de ziekte van Alzheimer. Toch denk ik, na vijf jaar, dat we nog steeds technologieën zullen zien die gericht zijn op het verbeteren van de fysieke functie, en de focus op mensen die worden getroffen door hersenziekten in dit veld zal pas later komen,” zegt Maskeliūnas.

“Als we deze test als medisch hulpmiddel willen gebruiken, is een certificeringsproces ook nodig,” vervolgt Komolovaitė.