Neuraal netwerk detecteert ziekteverloop

,,De klinische toepassingen voor Alzheimer blijken echter verder weg dan voor Gilles de la Tourette”, vertelt drs. Alexander Ypma die 12 november promoveert bij de sectie patroonherkennen.

Gilles de la Tourette wordt gekenmerkt door tics, ongecontroleerde spierbewegingen en of geluiden. Een ticaanval gaat gepaard met heftige knipper- en oogbewegingen. ,,Iedere patiënt heeft zijn eigen ‘knipperprofiel’, deze oogactiviteit meten we met EOG-signalen. Vervolgens hebben we verschillende lerende technieken ingezet voor verwijderen van stoorbronnen, in dit geval ‘gewone’ knippers tussen de ’tic’-knippers, voor het beschrijven van het normale gedrag van de patiënt en voor het uiteindelijk automatisch detecteren van knipperbewegingen in een patiënt.”

In de toekomst houdt zo’n systeem makkelijk het ziekteverloop van een patiënt in de gaten. ,,Het kost echter nog veel moeite om het betrouwbaar te maken. Dit hangt sterk af van specifieke toepassingen. In het oogknipperprobleem heb ik veel vertrouwen. Met wat knutselwerk her en der, kan een methode gemaakt worden om een groot deel van de knipperbewegingen van een patiënt automatisch te detecteren. Maar we zullen ons met name moeten richten om het wegfilteren van stoorbronnen want dat leidde uiteindelijk tot de beste resultaten.

Ypma verwacht zijn trukendoos zeer geschikt is om medische bewakingsproblemen te tackelen, mits er voldoende tijd en energie wordt gespendeerd aan het verzamelen van patientenmateriaal en het trainen en valideren van lerende technieken. ,,Eigenlijk verwacht is de komende jaren veel praktische toepassingen van lerende technieken op allerlei gebieden (”Wat? Heb jij nog geen wasmachine met een neurale regelaar?). Alleen een lerende techniek is geen universele probleemoplosser, het moet met beleid worden toegepast.”

Industriële en medische bewakingssystemen hebben veel overeenkomsten. Neurale netwerken ontwikkelt om dompelpompen in de gaten te houden, zijn ook te gebruiken bij de vroege detectie van Alzheimer en bij de diagnostisering van het Gilles de la Tourette syndroom. ,,De klinische toepassingen voor Alzheimer blijken echter verder weg dan voor Gilles de la Tourette”, vertelt drs. Alexander Ypma die 12 november promoveert bij de sectie patroonherkennen.

Gilles de la Tourette wordt gekenmerkt door tics, ongecontroleerde spierbewegingen en of geluiden. Een ticaanval gaat gepaard met heftige knipper- en oogbewegingen. ,,Iedere patiënt heeft zijn eigen ‘knipperprofiel’, deze oogactiviteit meten we met EOG-signalen. Vervolgens hebben we verschillende lerende technieken ingezet voor verwijderen van stoorbronnen, in dit geval ‘gewone’ knippers tussen de ’tic’-knippers, voor het beschrijven van het normale gedrag van de patiënt en voor het uiteindelijk automatisch detecteren van knipperbewegingen in een patiënt.”

In de toekomst houdt zo’n systeem makkelijk het ziekteverloop van een patiënt in de gaten. ,,Het kost echter nog veel moeite om het betrouwbaar te maken. Dit hangt sterk af van specifieke toepassingen. In het oogknipperprobleem heb ik veel vertrouwen. Met wat knutselwerk her en der, kan een methode gemaakt worden om een groot deel van de knipperbewegingen van een patiënt automatisch te detecteren. Maar we zullen ons met name moeten richten om het wegfilteren van stoorbronnen want dat leidde uiteindelijk tot de beste resultaten.

Ypma verwacht zijn trukendoos zeer geschikt is om medische bewakingsproblemen te tackelen, mits er voldoende tijd en energie wordt gespendeerd aan het verzamelen van patientenmateriaal en het trainen en valideren van lerende technieken. ,,Eigenlijk verwacht is de komende jaren veel praktische toepassingen van lerende technieken op allerlei gebieden (”Wat? Heb jij nog geen wasmachine met een neurale regelaar?). Alleen een lerende techniek is geen universele probleemoplosser, het moet met beleid worden toegepast.”