Hautähnlicher Sensor ermöglicht ALS-Patienten Kommunikation über winzige Gesichtsbewegungen

Menschen mit amyotropher Lateralsklerose (ALS) leiden unter einem allmählichen Rückgang 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 entworfen, 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 Empfindungen mit kleinen Bewegungen kommunizieren, die vom Gerät gemessen und interpretiert werden.

Die Forscher hoffen, dass das Gerät es Patienten ermöglicht, auf natürlichere Weise zu kommunizieren, ohne sich mit sperriger Ausrüstung auseinandersetzen zu müssen. Der weiche, Einweg-, tragbare Sensor ist dünn und kann mit Make-up getarnt werden, um jeden Hautton zu matchen, was ihn unauffällig macht. Die initiale Version des Geräts wurde an zwei ALS-Patienten getestet und zeigte, dass es drei verschiedene Gesichtsausdrücke – Lächeln, geöffneten Mund und gespitzte Lippen – genau unterscheiden konnte.

Das Gerät besteht aus vier piezoelektrischen Sensoren, die in einen dünnen Silikonfilm eingebettet sind. Die Sensoren, die aus Aluminiumnitrid bestehen, können mechanische Verformungen der Haut erkennen und in eine elektrische Spannung umwandeln, die leicht gemessen werden kann. Alle diese Komponenten sind einfach in Massenproduktion herzustellen, sodass die Forscher schätzen, dass jedes Gerät etwa 10 $ kosten würde.

Das Team nutzte einen Prozess namens digitale Bildkorrelation an gesunden Freiwilligen, um die nützlichsten Stellen für die Sensorplatzierung auszuwählen. Sie malten ein zufälliges schwarz-weißes Sprenkelmuster auf das Gesicht und machten dann viele Bilder des Bereichs mit mehreren Kameras, während die Probanden Gesichtsbewegungen wie Lächeln, Zucken der Wange oder Formen bestimmter Buchstaben mit dem Mund ausführten. Die Bilder wurden von Software verarbeitet, die analysiert, wie sich die kleinen Punkte zueinander bewegen, um die Dehnungsmenge in einem einzelnen Bereich zu bestimmen.

Sie nutzten auch die Messungen der Hautverformungen, um einen Machine-Learning-Algorithmus zu trainieren, zwischen einem Lächeln, geöffnetem Mund und gespitzten Lippen zu unterscheiden. Mit diesem Algorithmus testeten sie die Geräte mit zwei ALS-Patienten und erreichten etwa 75 % Genauigkeit bei der Unterscheidung dieser verschiedenen Bewegungen. Die Genauigkeitsrate bei gesunden Probanden lag bei 87 %.

Basierend auf diesen erfassbaren Gesichtsbewegungen könnte eine Bibliothek von Sätzen oder Wörtern erstellt werden, die verschiedenen Kombinationen von Bewegungen entsprechen. Technisch könnten Tausende von Nachrichten erstellt werden. Die Information vom Sensor wird an eine handliche Verarbeitungseinheit gesendet, die sie mit dem Algorithmus analysiert, der trainiert wurde, Gesichtsbewegungen zu unterscheiden. Im aktuellen Prototyp ist diese Einheit verkabelt mit dem Sensor, aber die Verbindung könnte auch kabellos für einfachere Nutzung hergestellt werden.

Zusätzlich zur Kommunikation der Patienten könnte das Gerät auch verwendet werden, um den Fortschritt der Krankheit eines Patienten zu verfolgen oder zu messen, ob Behandlungen, die sie erhalten, irgendeine Wirkung haben.