皮膚型センサーでALS患者が微小な表情で会話可能に

筋萎縮性側索硬化症（ALS）患者は、筋肉制御能力が徐々に低下します。その結果、発話能力を失うことが多く、他者とのコミュニケーションが困難になります。研究チームは、患者の顔に貼り付けてピクピク動きや微笑みなどの小さな動きを測定する、伸縮性のある皮膚型デバイスを開発しました。このアプローチにより、患者はデバイスが測定・解釈する小さな動きで多様な意思を伝えられるようになります。

研究者たちは、このデバイスで患者が大型機器を必要とせず、より自然な方法でコミュニケーションできるようになることを期待しています。柔らかく使い捨て可能な着用型センサーは薄く、メイクでどんな肌色にもカモフラージュできるため、目立ちません。初期版デバイスを2人のALS患者でテストした結果、微笑み、開口、唇を尖らせるという3つの異なる表情を正確に識別できることが示されました。

デバイスは、薄いシリコンフィルムに埋め込まれた4つの圧電センサーで構成されます。センサーは窒化アルミニウム製で、皮膚の機械的変形を検知し、容易に測定可能な電圧に変換します。すべてのコンポーネントは大量生産が容易で、研究者たちは1デバイスあたり約10ドルのコストを見積もっています。

チームは、健常なボランティアを対象にデジタル画像相関法を用いて、センサー配置に最も有用な場所を選定しました。顔にランダムな白黒斑点パターンを描き、被験者が微笑む、頬をピクつかせる、特定の文字の口の形を作るなどの表情運動を行う様子を複数のカメラで多数撮影。画像を、小さなドットが互いに対してどう動くかを解析し、単一領域で経験される歪み量を決定するソフトウェアで処理しました。

また、皮膚変形測定値を用いて機械学習アルゴリズムを訓練し、微笑み、開口、唇を尖らせるを区別できるようにしました。このアルゴリズムで2人のALS患者をテストしたところ、これらの異なる動きを約75%の精度で区別できました。健常者での精度は87%でした。

これらの検出可能な表情動作に基づき、異なる動きの組み合わせに対応するフレーズや単語のライブラリを作成できます。技術的には数千のメッセージ作成が可能です。センサーからの情報は、表情動作を区別するよう訓練されたアルゴリズムを用いて解析する携帯型処理ユニットに送られます。現在のプロトタイプではこのユニットはセンサーと有線接続ですが、ワイヤレス化も可能でより使いやすくなります。

患者のコミュニケーション支援に加え、このデバイスは疾患進行の追跡や、受けている治療の効果測定にも利用できる可能性があります。

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