Sensor Semelhante à Pele Permite Pacientes com ELA Comunicarem via Minúsculos Movimentos Faciais

Pessoas com esclerose lateral amiotrófica (ELA) sofrem de um declínio gradual em sua capacidade de controlar seus músculos. Como resultado, muitas vezes perdem a capacidade de falar, dificultando a comunicação com outros. Uma equipe de pesquisadores projetou um dispositivo elástico, semelhante à pele, que pode ser anexado ao rosto de um paciente para medir pequenos movimentos, como uma contração ou um sorriso. Usando essa abordagem, pacientes poderiam comunicar uma variedade de sentimentos com pequenos movimentos que são medidos e interpretados pelo dispositivo.

Os pesquisadores esperam que o dispositivo permita que os pacientes se comuniquem de forma mais natural, sem ter que lidar com equipamentos volumosos. O sensor vestível, macio e descartável é fino e pode ser camuflado com maquiagem para combinar com qualquer tom de pele, tornando-o discreto. A versão inicial do dispositivo foi testada em dois pacientes com ELA e mostrou que podia distinguir com precisão três expressões faciais diferentes — sorriso, boca aberta e lábios franzidos.

O dispositivo consiste em quatro sensores piezoelétricos incorporados em um filme fino de silicone. Os sensores, feitos de nitreto de alumínio, podem detectar deformação mecânica da pele e convertê-la em uma tensão elétrica que pode ser facilmente medida. Todos esses componentes são fáceis de produzir em massa, então os pesquisadores estimam que cada dispositivo custaria cerca de $10.

A equipe usou um processo chamado correlação de imagem digital em voluntários saudáveis para ajudá-los a selecionar as localizações mais úteis para colocar o sensor. Eles pintaram um padrão aleatório de pintas preto e branco no rosto e então tiraram muitas imagens da área com várias câmeras enquanto os sujeitos realizavam movimentos faciais, como sorrir, contrair a bochecha ou articular a forma de certas letras. As imagens foram processadas por software que analisa como os pequenos pontos se movem em relação uns aos outros para determinar a quantidade de deformação experimentada em uma única área.

Eles também usaram as medições de deformações da pele para treinar um algoritmo de machine learning para distinguir entre um sorriso, boca aberta e lábios franzidos. Usando este algoritmo, testaram os dispositivos com dois pacientes com ELA e conseguiram atingir cerca de 75% de precisão na distinção entre esses diferentes movimentos. A taxa de precisão em sujeitos saudáveis foi de 87%.

Com base nestes movimentos faciais detectáveis, uma biblioteca de frases ou palavras poderia ser criada para corresponder a diferentes combinações de movimentos. Teoricamente, milhares de mensagens poderiam ser criadas. A informação do sensor é enviada a uma unidade de processamento portátil que a analisa usando o algoritmo treinado para distinguir movimentos faciais. No protótipo atual, esta unidade é conectada por fio ao sensor, mas a conexão também poderia ser feita sem fio para uso mais fácil.

Além de ajudar os pacientes a se comunicarem, o dispositivo também poderia ser usado para rastrear a progressão da doença de um paciente ou para medir se os tratamentos que estão recebendo estão tendo algum efeito.