İnsan-Bilgisayar Arayüzleri Alzheimer'a Yeni Bir Bakış Sağlayabilir

Alzheimer hastalığının en büyük sorunlarından biri, nadiren daha iyi kontrol edilebildiği erken bir aşamada teşhis edilmesidir. Şimdi, Kaunas Teknoloji Üniversitesi'ndeki (KTU) bir araştırma ekibi, insan-bilgisayar arayüzlerinin, önlerindeki görünür bir nesneyi tanıyabilmeleri için hafıza bozukluğu olan insanlara nasıl uyarlanabileceğini araştırıyor. 

Görsel Uyaranları Belirleme

KTÜ Multimedya Mühendisliği Bölümü'nde araştırmacı olan Rytis Maskeliūnas'a göre, yüzde görünen bilgilerin sınıflandırılması günlük bir insan işlevidir. 

“İletişim kurarken, yüz bize konuşmanın içeriğini, özellikle duygusal açıdan “söyler”, ancak beyin sinyallerine dayalı olarak görsel uyaranları tanımlayabilir miyiz? Maskeliunas diyor. 

MKS ders çalışma kişinin yüzden gelen bağlamsal bilgileri işleme yeteneğini analiz etmeyi ve kişinin buna nasıl tepki verdiğini tespit etmeyi amaçladı. 

Maskeliūnas, beyin hastalıklarının yüz kasları ve göz hareketleri incelenerek analiz edilebileceğini gösteren çeşitli araştırmalar olduğunu söylüyor. Bunun nedeni, dejeneratif beyin bozukluklarının hem hafızayı hem de bilişsel işlevleri ve ayrıca göz hareketleriyle ilişkili kraniyal sinir sistemini etkilemesidir. 

Araştırma, Alzheimer'lı bir hastanın tıpkı Alzheimer'ı olmayan bireyler gibi beyindeki görünen yüzleri görsel olarak nasıl işleyebildiğine dair daha iyi bir fikir veriyor. 

Dovilė Komolovaitė, KTÜ Matematik ve Doğa Bilimleri Fakültesi mezunudur. Çalışmanın ortak yazarlığını yaptı. 

Komolovaitė, "Çalışma, beyindeki elektriksel uyarıları ölçen bir elektroensefalograftan alınan verileri kullanıyor" diyor.

Çalışma için gerçekleştirilen deney, sağlıklı bireyler ve Alzheimer hastaları üzerinde gerçekleştirildi. 

Komolovaitė, "Alzheimer hastasının beyin sinyalleri, sağlıklı bir kişiye göre genellikle önemli ölçüde daha gürültülüdür" diyor. 

Bu, bireyin semptomları yaşarken odaklanmasını zorlaştırır. 

Deney

Araştırmaya 60 yaş üstü bir grup kadın dahil edildi.

Komolovaitė, "Yaşlılık, bunama için ana risk faktörlerinden biridir ve cinsiyetin etkileri beyin dalgalarında fark edildiğinden, çalışma yalnızca bir cinsiyet grubu seçildiğinde daha doğrudur" diye devam ediyor Komolovaitė.

Her kişiye bir saatlik bir süre boyunca insan yüzlerinin fotoğrafları gösterildi. Fotoğraflar farklı kriterlere göre seçilmiştir. Örneğin, duyguların etkisi analiz edilirken tarafsız ve korkulu yüzler gösterildi. Aşinalık faktörü analiz edilirken bilinen ve rastgele seçilmiş kişiler gösterilmiştir. 

Bir kişinin bir yüzü doğru anlayıp anlamadığını anlamak için katılımcılar, yüzün ters mi yoksa doğru mu olduğunu belirtmek için her uyaranın ardından bir düğmeye bastı. 

Komolovaitė, "Bu aşamada bile Alzheimer hastası hatalar yapıyor, dolayısıyla nesnenin bozulmasının hafızadan mı yoksa görme süreçlerinden mi kaynaklandığını belirlemek önemli" diyor. 

Çalışma, standart elektroensefalografi ekipmanından alınan verileri içeriyordu, ancak invaziv mikroelektrotlardan toplanan veriler, pratik bir araç oluşturmak için daha iyi olurdu. Uzmanların, AI modelinin kalitesini artıracak olan nöronların aktivitesini daha iyi ölçmesini sağlayacaktır. 

"Elbette, teknik gerekliliklerin yanı sıra, Alzheimer hastalığı olan kişilerin hayatını kolaylaştırmaya odaklanan bir topluluk ortamı da olmalı. Yine de kişisel görüşüme göre, beş yıl sonra bile fiziksel işlevi iyileştirmeye odaklanan teknolojiler göreceğiz ve bu alanda beyin hastalıklarından etkilenen kişilere odaklanma ancak daha sonra gerçekleşecek," diyor Maskeliūnas.

Komolovaitė, "Bu testi tıbbi bir araç olarak kullanmak istiyorsak, bir sertifikasyon sürecine de ihtiyacımız var," diye devam etti.