İnsan-Bilgisayar Arayüzleri Alzheimer Hastalığına Yeni Bir Bakış Açısı Getirebilir

Alzheimer hastalığının önemli sorunlarından biri, genellikle erken aşamada teşhis edilmemesidir, ki bu aşamada kontrolü daha iyi sağlanabilir. Şimdi, Kaunas Teknoloji Üniversitesi’ndeki (KTU) bir araştırma ekibi, insan-bilgisayar arayüzlerinin bellek bozukluğu olan kişiler için nasıl uyarlanabileceğini keşfediyor, böylece önlerindeki bir nesneyi tanıyabilsinler.

Görsel Stimüllerin Tanınması

KTU’daki Çoklu Ortam Mühendisliği Bölümü’nden araştırmacı Rytis Maskeliūnas, yüzdeki görünen bilgilerin sınıflandırmasının günlük bir insan fonksiyonu olduğunu söylüyor.

“İletişim kurarken, yüz ‘bize konuşmanın bağlamını, özellikle de duygusal açıdan anlatır, ancak beyin sinyallerine dayanarak görsel stimülleri tanıtabilir miyiz?” diyor Maskeliūnas.

Çalışma, bir bireyin yüzden bağlamsal bilgiyi işleme yeteneğini analiz etmeyi ve buna nasıl tepki verdiğini tespit etmeyi amaçlıyordu.

Maskeliūnas, çeşitli çalışmaların, beyin hastalıklarının yüz kası ve göz hareketleri incelenerek analiz edilebileceğini gösterdiğini söylüyor. Bu, dejeneratif beyin bozukluklarının hem hafıza hem de bilişsel işlevleri hem de göz hareketleri ile ilgili kranial sinir sistemini etkilediği içindir.

Araştırma, bir Alzheimer hastasının, Alzheimer’s olmayan bireyler gibi, beynin görüntülediği yüzleri görsel olarak nasıl işlediğine daha iyi bir bakış açısı sağlar.

Dovilė Komolovaitė, KTU Matematik ve Doğa Bilimleri Fakültesi’nden mezun ve çalışmanın ortak yazarıdır.

“Çalışma, beyindeki elektriksel impulsları ölçen bir elektroensefalografi verisi kullanıyor” diyor Komolovaitė.

Çalışma için yapılan deney, sağlıklı bireyler ve Alzheimer’s hastaları üzerinde gerçekleştirildi.

“Alzheimer’s hastasının beyin sinyalleri genellikle sağlıklı bir kişiden çok daha gürültülüdür” diyor Komolovaitė.

Bu, bireyin semptomlar yaşarken odaklanmasını daha zor hale getirir.

Deney

Çalışma, 60 yaş üstü kadınları içeren bir grup üzerinde gerçekleştirildi.

“Yaşlılık, demans için ana risk faktörlerinden biridir ve beyin dalgalarındaki cinsiyet etkileri gözlemlendiğinden, çalışma sadece bir cinsiyet grubunu seçtiğinde daha doğru olur” diye devam ediyor Komolovaitė.

Her kişi, bir saatlik bir süre boyunca insan yüzlerinin fotoğrafları gösterildi. Fotoğraflar, farklı kriterlere göre seçildi. Örneğin, duyguların etkisini analiz ederken, nötr ve korkulu yüzler gösterildi. Tanıma faktörünü analiz ederken, bilinen ve rastgele seçilen kişiler gösterildi.

Bir yüzün doğru şekilde anlaşılıp anlaşılmadığını anlamak için, katılımcılar her stimülasyon之后 bir düğmeye bastılar ve yüzün ters mi yoksa doğru mu olduğunu belirttiler.

“Hatta bu aşamada, Alzheimer’s hastası hatalar yapar, bu nedenle nesnenin bozulmasının hafıza mı yoksa görme süreçleri mi nedeniyle olduğunu belirlemek önemlidir” diyor Komolovaitė.

Çalışma, standart elektroensefalografi ekipmanından veri içeriyordu, ancak invazif mikroelektrodlardan toplanan veriler, pratik bir araç oluşturmak için daha iyi olurdu. Bu, uzmanların nöronların aktivitesini daha iyi ölçmesini sağlayarak AI modelinin kalitesini artıracaktı.

“Elbette, teknik gereksinimlerin yanı sıra, Alzheimer hastalığı olan kişilerin hayatını kolaylaştırmaya odaklanan bir topluluk ortamı olmalıdır, ancak kişisel olarak, beş yıl sonra, hala fiziksel fonksiyonu geliştirmeye odaklanan teknolojileri göreceğimize inanıyorum ve bu alanda beyin hastalıkları etkilenen kişilerin odaklanması daha sonra gelecek” diyor Maskeliūnas.

“Bu testi tıbbi bir araç olarak kullanmak istiyorsak, bir sertifika süreci de gerekli” diye devam ediyor Komolovaitė.