روشی برای ذهن‌خوانی بیماران دچار آسیب‌های مغزی

عضو هیات علمی دانشگاه دامغان در یک تحقیق روش جدیدی را برای تحلیل رفتار نوار مغزی (EEG) و تشخیص خواسته‌های بیماران مبتلا به سکته و آسیب‌های مغزی به کار گرفت.

کد خبر: ۴۶۱۹۳۱

تاریخ: ۰۴ تير ۱۴۰۱ - ۱۸:۱۶

به گزارش ایران اکونومیست، دکتر حنیف حیدری در این خصوص گفت: امروزه درصد قابل توجهی از بیماران به‌علت سکته‌های مغزی و آسیب‌های عصبی قادر به تکلم نبوده و حتی قادر به حرکت دادن هیچ عضوی از بدن خود نیستند. در نتیجه درک شرایط و خواسته‌های بیمار برای اطرافیان غیرممکن می‌شود که این مسئله برای بیمار و اطرافیان بسیار دشوار است.

عضو هیات علمی دانشگاه دامغان گفت: ما برای گشودن دریچه‌ای به دنیای ذهنی این بیماران و درک احساسات و نیازهای آنان به تحلیل ریاضی نوار مغزی (EEG) پرداختیم و با استفاده از اندازه‌گیری جدیدی که در سال ۲۰۲۱ با همکاری پروفسور ولیچکو از کشور روسیه برای بررسی رفتار یک سیستم معرفی کرده بودیم، توانستیم خواست بیماران مبتلا به ضایعات عصبی را از روی نوار مغزی تشخیص دهیم.

دکتر حیدری به تحقیقاتی که در گذشته توسط دیگر محققان انجام شده بود، اشاره کرد و گفت: در روش‌های قبلی کانال‌های در نظر گرفته شده بسیار بالا و دقت یافته‌ها بسیار پایین بود. ولی در این روش تعداد کانال‌های مورد نیاز برای تشخیص رفتار بیمار را از ۳۰ به ۸ کانال کاهش داده‌ایم که این مسئله هزینه‌ها را بطور قابل ملاحظه‌ای پایین می‌آورد و از طرفی دقت تحلیل‌ها بطور چشم‌گیری افزایش یافته‌است.

عضو هیات علمی دانشگاه دامغان گفت: این روش نه تنها ما را در ذهن‌خوانی بیماران مبتلا به آسیب‌های مغزی یاری می‌کند، بلکه ارزیابی اثربخشی درمان را هم به‌طور قابل ملاحظه‌ای افزایش می‌دهد.

وی با اشاره به یک بیمار مبتلا به سکته هموراژیک که در این تحقیقات مورد ارزیابی قرار گرفته، گفت: در الگوریتم‌های قبل تشخیص حرکت دست و پای این‌گونه بیماران غیرممکن بود، ولی در این روش نه تنها تشخیص با دقت ۶۵ الی ۷۰ درصدی امکان‌پذیر است، بلکه بررسی مداوم EEGها می‌تواند روند بهبود بیمار و اثربخشی درمان را نیز معین کند.

دکتر حیدری ابراز امیدواری کرد که با این روش و به کمک هوش مصنوعی و علم رباتیک به زودی شاهد ساخت دستگاه‌های هوشمند خانگی برای برقرای ارتباط با بیماران مبتلا به آسیب‌های مغزی باشیم.

بنابر اعلام روابط عمومی وزارت علوم، نتایج این تحقیق به صورت یک فصل کامل در کتاب Biomedical Signals Based Computer-Aided Diagnosis for Neurological Disorders توسط انتشارات Springer منتشر شده است.