研究面部识别与阿尔茨海默病之间的联系
近年来，阿尔茨海默病在全球范围内呈上升趋势，在仍能得到有效控制的情况下，很少能在早期被诊断出来。
使用人工智能，KTU 研究人员进行了一项研究，以确定人机界面是否可以适应记忆障碍的人识别他们面前的可见物体。
考纳斯科技大学 (KTU) 多媒体工程系的研究员 Rytis Maskeliūnas 认为，对面部可见信息进行分类是人类的日常功能：“在交流时，面部‘告诉’我们所使用的背景信息。对话，尤其是从情感的角度来看，但我们能根据大脑信号识别视觉刺激吗?”
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人脸的视觉处理是复杂的。我们可以通过分析人脸来感知一个人的身份或情绪状态等信息。该研究的目的是分析一个人从面部处理上下文信息的能力，并检测一个人对它的反应。
面部可以表明疾病的最初症状
根据 Maskeliūnas 的说法，许多研究表明，脑部疾病可以通过检查面部肌肉和眼球运动来分析，因为退行性脑部疾病不仅会影响记忆和认知功能，还会影响与上述面部(尤其是眼球)运动相关的颅神经系统。
该研究的合著者、KTU 数学与自然科学学院的毕业生 Dovilė Komolovaitė 分享说，该研究阐明了阿尔茨海默病患者在视觉上处理大脑中可见面孔的方式是否与没有这种疾病的人相同。
“这项研究使用来自脑电图仪的数据，它测量大脑中的电脉冲，”目前正在信息学院攻读人工智能项目硕士学位的 Komolovaitė 说。
在这项研究中，实验是在两组个体上进行的：健康的和受阿尔茨海默氏症影响的。
Komolovaitė 说：“阿尔茨海默氏症患者的大脑信号通常比健康人的大脑信号要嘈杂得多，”并强调这与一个原因相关，该原因使人们在经历阿尔茨海默氏症的症状时更难集中注意力。
研究期间显示了人们的面部照片
该研究选择了一组由 60 岁以上的女性组成的老年人：“老年人是痴呆症的主要危险因素之一，由于在脑电波中注意到了性别的影响，因此该研究仅在选择了一个性别组。”
在研究过程中，每个参与者都进行了长达一个小时的实验，在此期间会显示人脸的照片。
为了了解一个人是否正确地看到和理解了一张脸，研究的参与者被要求在每次刺激后按下一个按钮，以指示所显示的脸是倒置的还是正确的。
“即使在这个阶段，阿尔茨海默病患者也会犯错，因此确定物体的损伤是由于记忆还是视觉过程很重要，”研究人员说。
Maskeliūnas 透露，他与阿尔茨海默病的研究始于他与亨廷顿病协会的合作，这让他看到了这些神经退行性疾病的真实面貌。
研究人员还与阿尔茨海默氏症患者有直接接触：“我看到，当大脑已经受到不可逆转的损害时，通常确认诊断为时已晚。尽管这种疾病没有有效的治疗方法，但可以通过获得一些健康的生命来暂停和维持这一过程”。
今天，我们可以看到人机交互如何适应于缓解肢体残疾人的生活。通过“思想”控制机械手或通过想象字母来控制瘫痪的人写文字并不是一个新概念。尽管如此，试图了解人脑可能是今天剩下的最具挑战性的任务之一。
在这项研究中，研究人员使用来自标准脑电图仪设备的数据，但是，Maskelūnas 强调，为了创建一个实用的工具，最好使用从侵入性微电极收集的数据，这样可以更准确地测量神经元的活动. 这将大大提高人工智能模型的质量。
