İsrail´den göz hareketlerinden hastalıkları tespit eden cihaz

Technion-İsrail Teknoloji Enstitüsü Viterbi Elektrik Mühendisliği Fakültesi’nden araştırmacılar, kendinizi hasta hissetmenizin arkasındaki sebebi göz açıp kapayıncaya dek öğrenmeyi sağlayan yeni bir cihaz geliştirdi.

İsrail´den göz hareketlerinden hastalıkları tespit eden cihaz

Technion-İsrail Teknoloji Enstitüsü Viterbi Elektrik Mühendisliği Fakültesi’nden araştırmacılar, göz kapağınızın hareketine bağlı olarak hastalıkları teşhis eden bir yöntem oluşturdu. Araştırma ekibi, Parkinson ve Graves gibi hastalıkları göz kapağı hareketleri monitörü (eyelid motion monitor-EMM) kullanarak tespit eden bir cihaz geliştirdi.

Cihazın arkasındaki iki isim, Technion profesörü Levi Schacter ve lisans öğrenimi sırasında araştırmalara başlayan, lisans üstü eğitimi sırasında ise bir öğrenci grubunun yardımıyla çalışmalarını devam ettiren doktora öğrencisi Adi Hanuka.

Göz Kapağı Hareketleri Monitörü tüm göz kırpma hareketlerini tespit edebiliyor. Sistem, farklı göz hareketlerinden kolaylıkla bilgi edinebiliyor. Ölçtüğü değişkenler arasında göz kırpma aralığı, kırpma uzunluğu ve gözün açılıp kapanma hareketleri bulunuyor.

Cihaz, göz doktoru muayenesinde kullanılan herhangi bir gözlük deneme çerçevesine yerleştirilebiliyor. Donanım ve yazılım sistemi, test sırasında göz kapaklarının hareketini izliyor ve değerlendiriyor.

Cihaz henüz topluma sunulmamış olsa da Afula şehrindeki Haemek Tıp Merkezinde Dr. Daniel Briscoe başkanlığındaki göz hekimliği bölümünde iki yıldır klinik denemelerde kullanılıyor.

Daha şimdiden çeşitli uluslararası ödüllere layık görülen cihaz, Texas Instruments İnovasyon Mücadelesi Avrupa Tasarım Yarışması’nda (TIIC) ilk 20’nin arasına girdi.

Hanuka, yaptığı bir konuşmada “Bu cihazı geliştirmemizdeki amaç yalnızca ticarileştirme değildi. Aynı zamanda duyguların göz kırpma biçimlerine etkisi gibi farklı konularda çok disiplinli araştırmalar yapılmasına olanak sağlayan bir platform tasarlanması; felçli kişiler arasında göz kırpma yoluyla iletişim; yapay zekanın öğrenmesi yoluyla ve özel izleme ile kapsamlı bir veri tabanı arasında yapılacak bilgisayarlı karşılaştırmaya dayanarak otomatik olarak tanı koyulması gibi farklı araştırma alanlarına yöneldik,” açıklamalarında bulundu.

Araştırma ekibi, sağlıklı bir insanın göz kapağı harekeatlerinin desenini çıkarabilmek için 100 gönüllünün göz kırpma hızını ve sıklığını ölçtü. Göz kapağı hareketlerinin analizi için Tal Berkowitz, Michal Spector, Shir Laufer ve Naama Pearl adındaki öğrenciler tarafından yazılmış bir sinyal işleme algoritmasını kullandılar.

Ardından, blefarospazm distoni olarak bilinen, gözlerin kapatılmasından sorumlu kasların istemsiz olarak kasılmasına yol açan bir hastalığı incelediler. Hanuka’ya göre, bir süre sonra cihazın Parkinson gibi nörolojik hastalıkları veya Graves gibi otoimmün hastalıkları da tespit edebileceğini keşfettiler. Geliştirdikleri bu teknolojiyi, Blefarospazm distoni’nin klasik tedavi yöntemi olan botoks enjeksiyonlarını incelemek için kullanan ekip, 15 dakika içerisinde kasılmaların azaldığını ve göz kırpma hızının normal düzeye geldiğini gözlemledi.

Araştırmacılar, cihazın daha detaylı çalışmalar sonucunda Tiroid göz hastalığı, Miyasteni Gravis, 3. ve 7. kraniyal sinir tutulumları ve Pitozis gibi nörolojik hastalıkları tespit edebileceğini söylüyor.

Yakın zaman önce Graefe’s Archive for Clinical and Experimental Ophthalmology dergisinde yayımlanan ayrıntılı rapora göre göz kapağımızın hareketi ve işlevi; nörolojik, sistemik ve gözle ilgili hastalıklar hakkında yararlı bilgilere ulaşılmasını sağlayabilir. Hanuka, çoğu klinik aletin pahalı ve kullanması zor olduğu şu dönemde ekibin geliştirdiği cihazın toplum tarafından kolaylıkla kullanılmasını umuyor. Dahası, duyguları göstermede bir araç olarak göz kırpma biçimlerinin etkisi üzerine yapılacak araştırmalar için başlangıç noktası olmasını diliyor.

İLGİLİ HABERLER

Siz de yorumunuzu yapın

Tüm Yorumları Görün
Yorum Yapmak için üye girişi yapın!Yorum yapabilmek için üye girişi yapmanız gerekiyor...
Üye Girişi yapmak için Tıklayın