近年來，阿爾茨海默病在全球范圍內(nèi)呈上升趨勢(shì)，在仍能得到有效控制的情況下，很少能在早期被診斷出來。使用人工智能，KTU 研究人員進(jìn)行了一項(xiàng)研究，以確定人機(jī)界面是否可以適應(yīng)記憶障礙的人識(shí)別他們面前的可見物體。
考納斯科技大學(xué) (KTU) 多媒體工程系的研究員 Rytis Maskeliūnas 認(rèn)為，面部可見信息的分類是人類的日常功能：“在交流時(shí)，面部‘告訴’我們談話，尤其是從情感的角度來看，但我們能根據(jù)大腦信號(hào)識(shí)別視覺刺激嗎?”
人臉的視覺處理是復(fù)雜的。我們可以在分析一個(gè)人的面部時(shí)感知到一個(gè)人的身份或情緒狀態(tài)等信息。該研究的目的是分析一個(gè)人從面部處理上下文信息的能力，并檢測(cè)一個(gè)人對(duì)它的反應(yīng)。
面部可以表明疾病的最初癥狀
根據(jù) Maskeliūnas 的說法，許多研究表明，腦部疾病可以通過檢查面部肌肉和眼球運(yùn)動(dòng)來分析，因?yàn)橥诵行阅X部疾病不僅會(huì)影響記憶和認(rèn)知功能，還會(huì)影響與上述面部(尤其是眼球)運(yùn)動(dòng)相關(guān)的顱神經(jīng)系統(tǒng)。
該研究的共同作者、KTU 數(shù)學(xué)與自然科學(xué)學(xué)院的畢業(yè)生 Dovil? Komolovait? 分享說，該研究闡明了阿爾茨海默病患者在視覺上處理大腦中可見面孔的方式是否與沒有這種疾病的人相同。
“這項(xiàng)研究使用來自腦電圖儀的數(shù)據(jù)，它測(cè)量電脈沖，”目前正在信息學(xué)院攻讀人工智能項(xiàng)目碩士學(xué)位的 Komolovait? 說。
在這項(xiàng)研究中，實(shí)驗(yàn)是在兩組個(gè)體上進(jìn)行的：健康的和受阿爾茨海默氏癥影響的。
Komolovait? 說：“阿爾茨海默氏癥患者的大腦信號(hào)通常比健康人的大腦信號(hào)要嘈雜得多，”他強(qiáng)調(diào)這與一個(gè)原因有關(guān)，該原因使人們?cè)诮?jīng)歷阿爾茨海默氏癥的癥狀時(shí)更難集中注意力。
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