Huid-achtige Sensor Laat ALS-patiënten Communiceren via Minieme Gezichtsbewegingen

Mensen met amyotrofische laterale sclerose (ALS) lijden aan een geleidelijke afname in hun vermogen om hun spieren te controleren. Als gevolg hiervan verliezen ze vaak de vaardigheid om te spreken, wat communicatie met anderen moeilijk maakt. Een team onderzoekers heeft een uitrekbare, huid-achtige apparaat ontworpen dat aan het gezicht van een patiënt bevestigd kan worden om kleine bewegingen te meten zoals een tik of een glimlach. Met deze benadering kunnen patiënten een verscheidenheid aan gevoelens communiceren met kleine bewegingen die gemeten en geïnterpreteerd worden door het apparaat.

De onderzoekers hopen dat het apparaat patiënten in staat stelt om op een meer natuurlijke manier te communiceren, zonder om te gaan met bulky apparatuur. De zachte, eenmalige, draagbare sensor is dun en kan gecamoufleerd worden met makeup om elke huidskleur te matchen, wat het onopvallend maakt. De initiële versie van het apparaat werd getest op twee ALS-patiënten en toonde aan dat het drie verschillende gezichtsuitdrukkingen nauwkeurig kon onderscheiden — glimlach, open mond, en geknipperde lippen.

Het apparaat bestaat uit vier piezoelectrische sensoren ingebed in een dun siliciumfilm. De sensoren, gemaakt van aluminiumnitride, kunnen mechanische deformatie van de huid detecteren en omzetten in een elektrische spanning die gemakkelijk gemeten kan worden. Al deze componenten zijn eenvoudig in massa te produceren, dus de onderzoekers schatten dat elk apparaat ongeveer $10 zou kosten.

Het team gebruikte een proces genaamd digitale imaging correlatie op gezonde vrijwilligers om hen te helpen de nuttigste locaties te selecteren om de sensor te plaatsen. Ze schilderden een willekeurig zwart-wit stippenpatroon op het gezicht en namen dan veel afbeeldingen van het gebied met meerdere camera's terwijl de proefpersonen gezichtsbewegingen uitvoerden zoals glimlachen, de wang laten trillen, of de vorm van bepaalde letters monden. De afbeeldingen werden verwerkt door software die analyseert hoe de kleine stippen in relatie tot elkaar bewegen om de hoeveelheid rek te bepalen die in een enkel gebied wordt ervaren.

Ze gebruikten ook de metingen van huiddeformaties om een machine-learning algoritme te trainen om te onderscheiden tussen een glimlach, open mond, en geknipperde lippen. Met dit algoritme testten ze de apparaten met twee ALS-patiënten en haalden ze ongeveer 75 procent nauwkeurigheid in het onderscheiden van deze verschillende bewegingen. De nauwkeurigheid in gezonde proefpersonen was 87 procent.

Gebaseerd op deze detecteerbare gezichtsbewegingen, kan een bibliotheek van zinnen of woorden worden gecreëerd die corresponderen met verschillende combinaties van bewegingen. Technisch gezien kunnen duizenden berichten worden gecreëerd. De informatie van de sensor wordt gestuurd naar een handgehouden verwerkingseenheid die het analyseert met het algoritme getraind om gezichtsbewegingen te onderscheiden. In de huidige prototype is deze eenheid bedraad met de sensor maar de verbinding kan ook draadloos gemaakt worden voor gemakkelijker gebruik.

Naast het helpen van patiënten communiceren, kan het apparaat ook gebruikt worden om de progressie van de ziekte van een patiënt te tracken of om te meten of behandelingen die ze ontvangen effect hebben.