Identifying cognitive impairment in older adults using machine learning on combined fNIRS and motion data during an upper extremity dual task function
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक ऊपरी अंग के ड्यूल-टास्क फंक्शन से प्राप्त संयुक्त fNIRS और मोशन डेटा का उपयोग करने वाला एक सपोर्ट वेक्टर मशीन मॉडल, 76% सटीकता और 0.86 ROC-AUC प्राप्त करते हुए, प्रारंभिक चरण के संज्ञानात्मक हानि वाले वृद्ध वयस्कों को प्रभावी ढंग से वर्गीकृत कर सकता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आपका मस्तिष्क एक हलचल भरा शहर है, और हर बार जब आप सोचते या चलते हैं, तो अलग-अलग मोहल्लों में छोटे ट्रैफिक लाइटों की बत्तियाँ जलती और बुझती हैं। आमतौर पर, एक स्वस्थ शहर में, ये लाइटें सुचारू रूप से समन्वय करती हैं। लेकिन जब शहर में डिमेंशिया (भूलने की बीमारी) के शुरुआती संकेतों के कारण थोड़ी धुंध छाने लगती है, तो वास्तविक इमारतें (आपकी याददाश्त या व्यक्तित्व) ढहने से पहले ही यातायात के पैटर्न अजीब होने लगते हैं।
रटगर्स यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने "ट्रैफिक जासूस" बनने का फैसला किया ताकि वे इन अजीब पैटर्नों को जल्दी पहचान सकें। उन्होंने विशाल, शोर करने वाली एमआरआई (MRI) मशीनों का उपयोग नहीं किया जो एक धातु के ट्यूब में फंसे होने जैसा महसूस कराती हैं। इसके बजाय, उन्होंने एक पोर्टेबल, टोपी जैसे उपकरण का उपयोग किया जो स्कैल्प के माध्यम से सुरक्षित, नियर-इन्फ्रारेड प्रकाश (एक हाई-टेक नाइटलाइट की तरह) बिखेरता है ताकि मस्तिष्क में रक्त के प्रवाह को देखा जा सके, और उन्होंने लोगों की बाहों पर छोटे, अति-संवेदनशील मोशन सेंसर बांध दिए।
बड़ा प्रयोग: "आर्म-काउंटिंग" डांस
उन्होंने 75 वृद्ध वयस्कों को इकट्ठा किया, जिन्हें दो समूहों में बांटा गया था: 43 जो मानसिक रूप से बहुत तेज थे (आइए उन्हें "सुपर-शार्प स्क्वॉड" कहें) और 32 जिनमें संज्ञानात्मक अक्षमता के लक्षण दिख रहे थे (इन्हें "फोगी क्रू" कहें)। दोनों समूहों की औसत आयु लगभग 75 वर्ष थी।
यहाँ वह तरकीब दी गई है जिसका उन्होंने उपयोग किया: उन्होंने सभी से 3 मिनट तक शांत बैठने के लिए कहा (बस आराम करते हुए), और फिर अगले 3 मिनट के लिए, उन्हें दो काम एक साथ करने थे। यह एक "डुअल टास्क" था जो एक अजीब नृत्य जैसा महसूस हुआ:
- हाथ की हरकत: अपनी गति से अपनी दाहिनी कोहनी को ऊपर और नीचे मोड़ें।
- मस्तिष्क की हरकत: किसी भी बड़े रैंडम नंबर से शुरू करके, तीन-तीन घटाकर जोर से पीछे की ओर गिनती करें (जैसे 100, 97, 94...) ।
इसे ऐसे समझें जैसे आप एक धुन पर पैर थपथपाते हुए बैकवर्ड अल्फाबेट बोलने की कोशिश कर रहे हों। यह सरल है, लेकिन यह आपके मस्तिष्क को एक साथ दो काम संभालने के लिए मजबूर करता है।
उन्हें मिले सुराग
शोधकर्ताओं ने केवल गिनती को नहीं सुना; उन्होंने डेटा को एक जासूस की तरह देखा जो उंगलियों के निशान ढूंढ रहा हो। उन्होंने पाया कि दो मुख्य प्रकार के सुराग थे जो "सुपर-शार्प" को "फोगी" से अलग करने में मदद करते थे:
- "वॉबली आर्म" (लड़खड़ाती बांह) का सुराग: मोशन सेंसर ने हाथ की गतिविधियों की स्थिरता को मापा। शोधकर्ताओं ने पाया कि "फोगी क्रू" की हाथ की गतिविधियों में अधिक "शोर" या रैंडमनेस थी। यह एक सुचारू रोलरकोस्टर राइड की तुलना एक ऊबड़-खाबड़ राइड से करने जैसा है। हाथ की हरकत जितनी अनिश्चित थी (जिसे "सैंपल एंट्रॉपी" द्वारा मापा गया था), व्यक्ति के संज्ञानात्मक अक्षमता वाले होने की संभावना उतनी ही अधिक थी।
- "ब्रेन ट्रैफिक" (मस्तिष्क यातायात) का सुराग: fNIRS टोपी ने मस्तिष्क के अगले हिस्से (एंटीरियर प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स) को देखा, जो योजना बनाने और मल्टीटास्किंग के लिए मस्तिष्क का "सीईओ" है।
- रेस्टिंग स्टेट (विश्राम अवस्था): जब लोग बस बैठे थे, तब भी "फोगी क्रू" का एक अजीब ट्रैफिक पैटर्न था। उनके मस्तिष्क के कनेक्शन कम कुशल थे (मोहल्लों के बीच सीधे रास्तों की कमी) लेकिन कुछ अजीब रूप से व्यस्त "हब" स्पॉट थे जो सब कुछ जोड़ने की बहुत अधिक कोशिश कर रहे थे।
- टास्क (कार्य): जब उन्होंने आर्म-काउंटिंग डांस शुरू किया, तो "फोगी क्रू" ने गणित भी अधिक गलतियां कीं।
कंप्यूटर जासूस
शोधकर्ताओं ने इन सभी सुरागों को तीन अलग-अलग प्रकार के कंप्यूटर "जासूसों" (मशीन लर्निंग मॉडल) में डाला ताकि यह देखा जा सके कि कौन सा समूह की पहचान करने में सबसे अच्छा अनुमान लगा सकता है।
- जासूस 1 (लॉजिस्टिक्स रिग्रेशन): एक क्लासिक, सीधा-साधा जासूस।
- जासूस 2 (सपोर्ट वेक्टर मशीन या SVM): एक हाई-टेक जासूस जो अव्यवस्थित डेटा में जटिल पैटर्न खोजने में बहुत अच्छा है।
- जासूस 3 (बैग्ड डिसीजन ट्री): एक जासूस जो निर्णय लेने के लिए बहुत सारे हाँ-या-ना वाले सवाल पूछता है।
फैसला
परिणाम उत्साहजनक थे लेकिन यह कोई जादुई इलाज नहीं थे। SVM जासूस अपने काम में सबसे अच्छा था। जब इसे बार-बार टेस्ट किया गया (यह सुनिश्चित करने के लिए 10-फोल्ड क्रॉस-वैलिडेशन पद्धति का उपयोग करते हुए, जिसे 300 बार दोहराया गया), तो SVM मॉडल लगभग 75.50% बार सही था। इसका एक स्कोर (जिसे F1 स्कोर कहा जाता है) 68.91 था और समूहों के बीच अंतर करने की मजबूत क्षमता (AUC 85.57 के साथ) थी।
अन्य जासूस ठीक थे, लेकिन उतने अच्छे नहीं थे। डिसीजन ट्री जासूस सबसे कमजोर था, जो केवल 69.59% बार सही था।
इसका क्या अर्थ है (और क्या नहीं)
यह शोध पत्र सुझाव देता है कि एक साधारण हाथ की हरकत वाले कार्य को एक ब्रेन-स्कैन टोपी और एक स्मार्ट कंप्यूटर के साथ जोड़ना डिमेंशिया को जल्दी पहचानने का एक नया, वस्तुनिष्ठ तरीका हो सकता है। यह मस्तिष्क के लिए "चेक इंजन" लाइट होने जैसा है जो कार के वास्तव में खराब होने से पहले चालू हो जाती है।
हालाँकि, लेखक सावधान हैं कि वे इसे एक तैयार उत्पाद नहीं कह रहे हैं। वे कुछ बातों की ओर इशारा करते हैं:
- यह एक सुझाव है, कानून नहीं: यह अध्ययन सुझाव देता है कि यह विधि काम करती है, लेकिन यह अभी तक एक गारंटीकृत निदान नहीं है।
- नमूना आकार (Sample Size): उन्होंने केवल 75 लोगों को देखा। हालांकि यह एक अच्छी शुरुआत है, लेखक स्वीकार करते हैं कि लोगों के बड़े समूह से परिणाम अधिक विश्वसनीय होंगे।
- सभी डिमेंशिया एक जैसे नहीं होते: इस अध्ययन ने विभिन्न प्रकार के डिमेंशिया (जैसे अल्जाइमर बनाम वैस्कुलर डिमेंशिया) को अलग नहीं किया। उन्होंने सभी को "अक्षमता" के साथ एक साथ समूहबद्ध किया। भविष्य के कार्यों को यह पता लगाने की आवश्यकता होगी कि क्या यह विधि विशिष्ट प्रकारों के बीच अंतर कर सकती है।
- गिरने का जोखिम नहीं: अन्य परीक्षणों के विपरीत जो लोगों को चलने के लिए कहते हैं (जो वृद्ध वयस्कों के लिए जोखिम भरा हो सकता है), यह परीक्षण बैठे हुए किया जाता है, जिससे यह क्लीनिकों में सुरक्षित और आसान हो जाता है।
संक्षेप में, शोधकर्ताओं ने एक साधारण हाथ के नृत्य और एक कंप्यूटर का उपयोग करके मस्तिष्क के ट्रैफिक सिस्टम के भीतर झांकने का एक मनोरंजक, सुरक्षित और आश्चर्यजनक रूप से सटीक तरीका खोजा है। यह डिमेंशिया को जल्दी पकड़ने की दिशा में एक आशाजनक कदम है, लेकिन इसे डॉक्टरों के लिए एक मानक उपकरण बनाने की यात्रा अभी जारी है।
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