Des chercheurs utilisent une interface cerveau-machine pour comprendre le point de vue des patients atteints de la maladie d'Alzheimer.
En termes de médecine, les nouvelles technologies d'IA et de neuroscience aident à la fois à diagnostiquer plus rapidement les maladies et à accélérer la recherche des traitements adéquats. S'intéressant à la maladie d'Alzheimer, des chercheurs de l'université de technologie de Kaunas, en Lituanie, se basent sur les interfaces cerveau-machine pour mieux comprendre la maladie.
L'interface cerveau-machine fournit de nouvelles informations sur la maladie d'Alzheimer
L'étude part du principe que la classification des informations obtenues par une analyse faciale est une fonction humaine quotidienne. L'équipe cherche à déterminer s'il est possible d'identifier les stimuli visuels en se basant sur les signaux cérébraux. Autrement dit, l'étude consiste à analyser la manière dont un individu interprète et réagit aux informations contextuelles du visage. Cela inclut par exemple le mouvement des muscles faciaux et des yeux.
À cette fin, les chercheurs se basent sur les données d'un électroencéphalographe. Ils ont appliqué cette technique d'interface cerveau-machine sur des patients atteints de la maladie d'Alzheimer ainsi que des personnes en bonne santé.
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Le déroulement de l'expérience
La maladie étant plus fréquente chez les personnes d'âge avancé, l'expérience était faite sur un groupe de femmes de plus de 60 ans. Par ailleurs, le choix d'un seul groupe de sexe permet d'être plus précis dans l'étude, selon les chercheurs. Pendant une heure, les participantes ont visualisé des images de visages humains avec différents critères d'émotions et de familiarité. Elles devaient ensuite appuyer sur un bouton après chaque stimulus pour indiquer leur compréhension du visage.
Les chercheurs notent que les personnes malades ont généralement plus de mal à se concentrer en raison de leurs signaux cérébraux qui sont plus bruyants. Et avec l'interface cerveau-machine, les patientes atteintes d'Alzheimer faisaient également des erreurs. La prochaine étape consiste à déterminer si ces erreurs sont dues au processus de mémoire ou de vision.
En outre, des données recueillies à l'aide de microélectrodes invasives permettent, selon l'équipe, de mesurer l'activité des neurones avec plus de précision. Les chercheurs espèrent que cette technique pourra contribuer à faciliter la vie des patients à l'avenir. Mais dans l'immédiat, les principales utilisations de l'interface cerveau-machine concernent l'amélioration de la fonction physique des personnes handicapées.
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