Ein neu entwickelter Algorithmus der künstlichen Intelligenz kann die Augenposition und -bewegung während einer Magnetresonanztomographie (MRT) direkt vorhersagen. Die Technologie könnte neue Diagnosemöglichkeiten für neurologische Erkrankungen bieten, die sich in Veränderungen der Augenbewegungen äußern.
Eine durchschnittliche Person blinzelt 11 Mal pro Minute und jedes Blinzeln enthält über 100 Augenbewegungen. Es ist eine ungeheure Menge an Informationen. Die genaue Messung dieser Augenbewegungen während einer MRT kann Wissenschaftlern viel über unsere Gedanken und Erinnerungen, aber auch über Erkrankungen des Gehirns sagen.
Die Forscher von Max-Planck-Institut von Leipzig (Deutschland) und von Kavli-Institut für Systemische Neurowissenschaften aus Trondheim (Norwegen) haben nun eine Software entwickelt, die mithilfe künstlicher Intelligenz Augenposition und Augenbewegungen direkt aus MRT-Bildern vorhersagt.
Wofür wird eine solche Software verwendet?
Das Verfahren eröffnet schnelle und kostengünstige Diagnose- und Forschungsmöglichkeiten. Zum Beispiel bei neurologischen Erkrankungen, die sich oft auch als Veränderungen der Augendynamik äußern.
Zur Aufzeichnung der Augenbewegungen verwenden Forschungsinstitute in der Regel ein sogenanntes Eyetracker, eine Sensortechnologie, bei der Infrarotlicht auf die Netzhaut projiziert, reflektiert und schließlich gemessen wird.
„Da ein MRT ein sehr starkes Magnetfeld hat, ist es nicht möglich, Standardkameras zu verwenden. Es werden spezielle MRT-kompatible Geräte benötigt, die aufgrund hoher Kosten oft nicht verfügbar sind“, sagt Studienautorin. Mathias Nau.
Jetzt könnte es einfacher werden mit DeepMReye, der kostenlosen und einfach zu bedienenden Software, die vom deutschen und norwegischen Team entwickelt wurde und in der Zeitschrift Nature Neuroscience vorgestellt.
DeepMReye, das heißt: Augenbewegungen vorhersagen
Mit DeepMReye ist es nun auch ohne teure Geräte möglich, das Sehverhalten von Patienten zu überwachen. Es ist ein fortschrittliches neuronales Netzwerk, das Muster von Augenbewegungen erkennt und sogar so weit geht, vorherzusagen, wohin eine Person schauen wird.
Das Team trainierte das neuronale Netz mit eigenen öffentlich zugänglichen Daten von Studienteilnehmern. Dadurch konnte die KI das Blickverhalten von Teilnehmern und Patienten sogar in bestehenden MRT-Daten untersuchen, die ursprünglich ohne Eyetracking erfasst wurden. Ein außergewöhnliches Ergebnis: Wissenschaftler konnten nun Studien und Datensätze nutzen, die zuvor keine Informationen geliefert hätten.
Darüber hinaus kann die Software auch vorhersagen, wann die Augen geöffnet oder geschlossen sind, und verfolgt Augenbewegungen, selbst wenn die Augen geschlossen bleiben. Dies kann eine Augenüberwachung ermöglichen, selbst wenn die Studienteilnehmer schlafen.
Was liest eine KI, die Augenbewegungen liest?
Bisher überraschen die Funktionen von DeepMReye. Ich bin aber auch ein Typ, der sich Sorgen macht. Ich weiß nicht, diese Sache, dass es einen Leser gibt, der in der Lage ist, meine Augenwege zu kennen, selbst wenn ich schlafe, bereitet mir ein wenig Angst. Wofür könnte diese künstliche Intelligenz genau sein? Ich gehe von starken Entwicklungen in all jenen Technologien aus, die Eye-Tracking beinhalten: von der Überwachung bis hin zu Anwendungen der virtuellen und erweiterten Realität, aber ich stelle mir vor, dass das erste Anwendungsgebiet klinisch ist.
Die Forscher bestätigen meinen Eindruck: „Ich kann mir vorstellen, dass die Software auch im klinischen Umfeld zum Einsatz kommt. Zum Beispiel im Schlaflabor, um Augenbewegungen in den verschiedenen Schlafstadien zu untersuchen“, sagt er Mathias Nau.
Eine wichtige Anwendung, die letztendlich die Augenbewegungsüberwachung direkt zwischen die Praxen bringen könnte diagnostisch weniger invasiv und effektiver, um eine große Menge an Informationen zu erhalten.
Die DeepMReye-Software ist eine Open-Source-Anwendung und kann hier heruntergeladen werden: https://github.com/DeepMReye/DeepMReye/
