Люди с боковым амиотрофическим склерозом (БАС) страдают от постепенного снижения способности управлять своими мышцами. В результате они часто теряют способность говорить, что затрудняет общение с другими людьми.
Группа американских ученых из Массачусетского технологического института (МТИ) разработала растягивающееся, похожее на кожу устройство, которое может быть прикреплено к лицу пациента и измерять небольшие движения, такие как подергивание или улыбка. Используя этот подход, пациенты могут передавать различные чувства, такие как "Я люблю тебя" или "Я голоден", с помощью небольших движений, которые измеряются и интерпретируются устройством.
Исследователи надеются, что их новое устройство позволит пациентам общаться более естественным образом, без необходимости иметь дело с громоздким оборудованием. Носимый датчик очень тонкий и может быть замаскирован косметикой под любой тон кожи, что делает его практически незаметным.
Ученые протестировали первоначальную версию своего устройства на двух пациентах с БАС и показали, что оно может точно различать три различных выражения лица — улыбку, открытый рот и сжатые губы.
Созданное ими устройство состоит из четырех пьезоэлектрических датчиков, встроенных в тонкую силиконовую пленку. Датчики, изготовленные из нитрида алюминия, могут определять механическую деформацию кожи и преобразовывать ее в электрическое напряжение, которое можно легко измерить. Все эти компоненты легко производить массово, поэтому по оценкам исследователей, каждое устройство будет стоить около 10 долларов.
Информация с датчика поступает на портативный блок обработки, анализирующий ее с помощью алгоритма, который исследователи обучили различать движения лица.
Ученые использовали процесс, называемый цифровой корреляцией изображений, на здоровых добровольцах, чтобы помочь выбрать наиболее полезные места для размещения датчика. Они нарисовали на лице случайный черно-белый шаблон, а затем сделали множество снимков этой области с помощью нескольких камер, когда испытуемые совершали движения лицом, например, улыбались, дергали щекой или произносили определенные буквы. Изображения обрабатывались программным обеспечением, которое анализировало движение маленьких точек по отношению друг к другу, чтобы определить степень напряжения, испытываемого в одной области. Кроме того в процессе тестов ученые определили оптимальное место на лице для размещения устройства.
Исследователи также использовали измерения деформаций кожи для обучения алгоритма машинного обучения, чтобы различать улыбку, открытый рот и сжатые губы. Используя этот алгоритм, они протестировали устройства на двух пациентах с БАС и смогли добиться примерно 75-процентной точности в различении этих движений.
На основе этих обнаруживаемых движений лица можно создать библиотеку фраз или слов, соответствующих различным комбинациям движений, говорят ученые.
Источник: MIT News
#НЕВРОЛОГИЯ
#БОКОВОЙАМИОТРОФИЧЕСКИЙСКЛЕРОЗ
#ИНТЕРНЕТМЕДИЦИНСКИХВЕЩЕЙ
#ГИБКИЙСЕНСОР