Wearable Sensor hilft ALS-Patienten bei der Kommunikation

Menschen mit Amyotropher Lateralsklerose (ALS) leiden unter einer allmählichen Abnahme ihrer Fähigkeit, ihre Muskeln zu kontrollieren. Infolgedessen verlieren sie oft die Fähigkeit zu sprechen, was die Kommunikation mit anderen erschwert. Ein Forscherteam hat ein dehnbares, hautähnliches Gerät entwickelt, das am Gesicht eines Patienten befestigt werden kann, um kleine Bewegungen wie ein Zucken oder ein Lächeln zu messen. Mit diesem Ansatz könnten Patienten eine Vielzahl von Gefühlen mit kleinen Bewegungen kommunizieren, die vom Gerät gemessen und interpretiert werden.

Die Forscher hoffen, dass Patienten mit dem Gerät auf natürlichere Weise kommunizieren können, ohne sich mit sperrigen Geräten herumschlagen zu müssen. Der weiche, tragbare Einwegsensor ist dünn und kann mit Make-up getarnt werden, um sich jedem Hautton anzupassen, wodurch er unauffällig wird. Die erste Version des Geräts wurde an zwei ALS-Patienten getestet und zeigte, dass es drei verschiedene Gesichtsausdrücke genau unterscheiden kann – Lächeln, geöffneter Mund und geschürzte Lippen.

Das Gerät besteht aus vier piezoelektrischen Sensoren, die in einen dünnen Silikonfilm eingebettet sind. Die Sensoren aus Aluminiumnitrid können mechanische Verformungen der Haut erkennen und in eine leicht messbare elektrische Spannung umwandeln. Alle diese Komponenten lassen sich leicht in Massenproduktion herstellen, sodass die Forscher schätzen, dass jedes Gerät etwa 10 US-Dollar kosten würde.

Das Team verwendete einen Prozess namens digitale Bildkorrelation bei gesunden Freiwilligen, um ihnen bei der Auswahl der nützlichsten Orte für die Platzierung des Sensors zu helfen. Sie malten ein zufälliges schwarz-weißes Sprenkelmuster auf das Gesicht und nahmen dann mit mehreren Kameras viele Bilder des Bereichs auf, während die Probanden Gesichtsbewegungen ausführten, wie z. B. Lächeln, Wangenzucken oder die Form bestimmter Buchstaben mit dem Mund formten. Die Bilder wurden von einer Software verarbeitet, die analysiert, wie sich die kleinen Punkte im Verhältnis zueinander bewegen, um das Ausmaß der Belastung zu bestimmen, die in einem einzelnen Bereich erfahren wird.

Sie verwendeten auch die Messungen von Hautverformungen, um einen maschinellen Lernalgorithmus zu trainieren, um zwischen einem Lächeln, einem offenen Mund und geschürzten Lippen zu unterscheiden. Mit diesem Algorithmus testeten sie die Geräte mit zwei ALS-Patienten und konnten eine Genauigkeit von etwa 75 Prozent bei der Unterscheidung dieser verschiedenen Bewegungen erreichen. Die Genauigkeitsrate bei gesunden Probanden betrug 87 Prozent.

Basierend auf diesen erkennbaren Gesichtsbewegungen könnte eine Sammlung von Sätzen oder Wörtern erstellt werden, die verschiedenen Bewegungskombinationen entsprechen. Technisch gesehen könnten Tausende von Nachrichten erstellt werden. Die Informationen vom Sensor werden an eine tragbare Verarbeitungseinheit gesendet, die sie mithilfe des Algorithmus analysiert, der darauf trainiert ist, Gesichtsbewegungen zu unterscheiden. Im aktuellen Prototyp ist diese Einheit mit dem Sensor verdrahtet, aber die Verbindung könnte zur einfacheren Verwendung auch drahtlos hergestellt werden.

Neben der Unterstützung von Patienten bei der Kommunikation könnte das Gerät auch dazu verwendet werden, den Krankheitsverlauf eines Patienten zu verfolgen oder zu messen, ob die erhaltenen Behandlungen Wirkung zeigen.