Диагностический инструмент на основе искусственного интеллекта дифференцирует заболевания деменции путем анализа моделей движения глаз

Важные новости

Диагностика на основе искусственного интеллекта инструмент дифференцирует заболевания деменции путем анализа моделей движения глаз

Примеры изображений сложных сцен с плотностью взгляда, полученных из групп CU, AD и LBD. Результаты показывают, что пациенты с AD и LBD фокусировались на меньшем количестве мест (A–D), имели различную предвзятость внимания к семантическим функциям высокого уровня (E–H) и больше смотрели на центр изображения (I–L) по сравнению с участниками CU. . Авторы и права: Границы неврологии (2024 г.). DOI: 10.3389/fnins.2024.1333894

Движения глаз могут не только отражать нарушение зрительного внимания, но также влиять на когнитивные процессы и широкий спектр повседневной деятельности. Следовательно, лучшее понимание того, как пациенты с деменцией визуально воспринимают реальный мир, имеет решающее значение для смягчения широко распространенного влияния нарушения зрительного внимания на качество их жизни.

Кроме того, выявление специфичных для заболевания паттернов измененного движения глаз предоставит поведенческие биомаркеры для дифференциации подтипов деменции со схожими клиническими проявлениями. Однако в предыдущих исследованиях использовались структурированные задания или ограниченные стимулы, что ограничивало понимание того, как движения глаз изменяются и различаются при различных деменциях в повседневной жизни.

В исследовании, опубликованном в Frontiers in Neuroscience Исследователи собрали спонтанное поведение при просмотре исчерпывающего набора стимулов (200 изображений сложных натуралистических сцен, содержащих 1533 объекта с аннотациями об их семантических атрибутах, таких как лица, эмоции, текст и объекты, созданные человеком) у пациентов с болезнью Альцгеймера (AD). ) и деменция с тельцами Леви (DLB), два наиболее распространенных подтипа нейродегенеративной деменции с поздним началом.

Благодаря комплексной характеристике с использованием вычислительной модели зрительного внимания команда впервые продемонстрировала специфичные для заболевания измененные модели движения глаз в ответ на сложные сцены у пациентов с AD и DLB. Они использовали эти измененные закономерности для разработки инструмента скрининга на основе искусственного интеллекта, способного надежно идентифицировать и дифференцировать пациентов с этими двумя формами деменции.

Эти результаты могут помочь нам понять поведение пациентов с деменцией при просмотре реального мира, чтобы смягчить широко распространенное влияние нарушения зрительного внимания на повседневную деятельность. Кроме того, предложенный здесь метод без языка и инструкций для объективной характеристики поведения свободного просмотра может способствовать скринингу и дифференциации подтипов деменции. Это значительно облегчит исследования деменции на глобальном уровне с участием различных групп населения с разными языками или когнитивными нарушениями, которые могут повлиять на понимание инструкций по выполнению задач.

Дополнительная информация: Ясунори Ямада и др., «Четкие модели движений глаз в сложных сценах при болезни Альцгеймера и болезни телец Леви», Frontiers in Neuroscience (2024). DOI: 10.3389/fnins.2024.1333894

Информация журнала: Frontiers in Neuroscience Предоставлено Университетом Цукубы

Новости сегодня

Последние новости