调查面部识别和阿尔茨海默病之间的联系

阿尔茨海默氏症近年来一直在上升在整个世界,很少在早期诊断时仍然可以有效控制。使用人工智能,KTU研究人员进行了一项研究来确定是否作人机接口可以用于记忆障碍患者认识到可见的对象在他们面前。

研究员Rytis Maskeliūnas多媒体工程系考纳斯科技大学(KTU)作,认为信息的分类可见表面上是人类的日常功能:“虽然交流,面对“告诉”我们谈话的背景下,特别是从情感的角度,但我们能识别视觉刺激基于大脑信号?”

人脸的视觉处理很复杂。信息,如个人身份或情绪状态可以被我们在分析他们的脸。这项研究的目的是分析过程的上下文信息从一个人的能力面对和检测一个人如何回应。

面可以显示疾病的最初症状

根据Maskeliūnas,许多研究表明,脑部疾病可以通过检查分析面部肌肉和眼球运动不仅因为大脑退行性疾病影响记忆和认知功能,但也与上述相关的颅神经系统面部(特别是眼睛)运动。

DovilėKomolovaitė,毕业于KTU学院作数学和自然科学,他也是这项研究的合著者,共享的研究澄清是否老年痴呆症患者大脑中视觉流程可见面临相同的方式作为个体没有疾病。

“这项研究使用数据从一个脑电图仪,测量电脉冲在大脑中,”Komolovaitė说,世卫组织目前正在攻读硕士学位在信息学院人工智能程序。

在这项研究中,两组实验进行的个人:健康和影响阿尔茨海默氏症。

“一个人与阿尔茨海默氏症的大脑信号通常比健康的人吵着,“Komolovaitė表示强调,这与一个原因使得一个人更难集中注意当经历阿尔茨海默氏症的症状。

人的脸的照片显示在研究过程中

研究选择一群老年人组成的60岁以上的女性:“老年痴呆的一个主要危险因素,由于性别被注意到的脑电波的影响,这项研究更准确的选择当只有一个性别组。”

在研究过程中,每个参与者进行实验持续了一个小时,在此期间人脸的照片所示。研究者称,这些照片选择根据几个标准:在分析的影响情绪,中性和可怕的面孔,在分析熟悉因子,已知和随机选择的人表示,这项研究的参与者。

为了了解一个人是否看到和理解正确,这项研究的参与者被要求每次刺激后按下一个按钮来指示是否显示的脸倒还是正确的。

“即使在这个阶段,一个阿尔茨海默氏症患者犯错,所以重要的是要确定物体的损害是由于内存或视觉流程,”研究人员说。

灵感来自现实生活中的互动与阿尔茨海默氏症患者

Maskeliūnas显示,他与阿尔茨海默病开始与亨廷顿氏舞蹈症协会合作,睁开眼睛,这些许多神经退行性疾病真的是什么样子的。

研究者也与老年痴呆症患者直接接触:“我看到的诊断通常是当大脑已经确认太晚了不可逆的破坏。虽然没有有效的治愈这种疾病,这个过程可以通过获得一些停顿和持续健康的年的寿命。”

今天,我们可以看到人机交互是如何适应减轻残疾人的生活。控制机器人的手,“思想”或一个瘫痪的人写一篇文本通过想象字母不是一个新概念。不过,试图理解人类的大脑可能是今天剩下的最具挑战性的任务之一。

在这项研究中,研究人员使用的数据标准脑电图仪设备,然而,Maskeliūnas强调,为了创建一个实用的工具,它会更好使用收集的数据从入侵微电极,可以更准确地测量神经元的活动。这将大大提高人工智能模型的质量。

“当然,除了技术要求,应该有一个社区环境关注使生活更容易患有阿尔茨海默氏症。不过,在我个人看来,五年后,我想我们仍将看到技术集中在改善身体功能、关注人的影响脑部疾病在这一领域才会来后,”Maskeliūnas说。

硕士学生Komolovaitė表示临床检查在同事的帮助下,在医学领域是必要的,因此这个阶段的过程需要大量的时间:“如果我们想要使用这个测试作为一个医疗工具,还需要一个认证过程。”

这项研究发表在生活。

---

---