Nieuws

Slimme camera detecteert gevaarlijke epileptische aanvallen

dinsdag, 24 april 2018

Automatisch gevaarlijke epileptische aanvallen detecteren zonder apparaten en draden aan of bij de patiënt? Het kan met een simpele videocamera en een slim programma dat de beelden analyseert. Onderzoekers van SEIN, UMC Utrecht, en Kempenhaeghe laten zien dat een algoritme met videocamera gevaarlijke epileptische aanvallen kan detecteren.

Mensen hebben hulp nodig als ze gevaarlijke (bijvoorbeeld tonisch-clonische) aanvallen hebben, maar kunnen daar zelf niet om vragen. Aanvallen kunnen daarom gevaarlijke situaties opleveren, vooral als dit ’s nachts gebeurt als mensen alleen zijn. Er bestaan apparaten die we kunnen gebruiken om automatisch aanvallen te detecteren en iemand te alarmeren. Helaas kunnen we met de op dit moment beschikbare hulpmiddelen maar een deel van de mensen helpen. Draagbare detectiehulpmiddelen (wearables) kunnen bijvoorbeeld niet door iedereen gebruikt worden. Daarom ontwikkelden onderzoekers van SEIN, UMC Utrecht en Kempenhaeghe een slim programma, een algoritme, om aanvallen te detecteren met een videocamera. Ook onderzochten zij of het algoritme in de praktijk goed zou werken.

Testresultaten

De onderzoekers lieten hun algoritme los op videobeelden van 24 volledige nachten in 12 deelnemers met epilepsie.  Verder werden er 50 kortere video’s geanalyseerd met in elk een tonisch-clonische aanval. Het algoritme detecteerde álle 50 aanvallen. Meer dan driekwart van deze aanvallen werd al binnen tien seconden gedetecteerd. Ook aanvallen onder de dekens zijn geen probleem voor het algoritme; deze worden net zo goed en net zo snel gedetecteerd als aanvallen waarbij de persoon goed te zien is. Er waren weinig valse alarmen (ongeveer 0,75 per nacht). De meeste van deze valse alarmen zijn in de toekomst waarschijnlijk te voorkomen, door het algoritme nog slimmer te maken.

Privacy

Een camera in de slaapkamer klinkt misschien als een inbreuk op privacy, maar met dit toekomstige detectiesysteem wordt de privacy juist beschermd. Er hoeft namelijk niemand naar de beelden te kijken, dat doet het algoritme. En omdat het algoritme zich uiteindelijk ín de camera bevindt, hoeven de beelden niet opgeslagen of verzonden te worden. 

Het vervolg

In een eerste vervolgonderzoek kijken de onderzoekers of het algoritme ook geschikt is om bij kinderen te gebruiken. Dit onderzoek is onderdeel van de PROMISE studie, welke loopt van 2018 tot 2019.

Het artikel is gepubliceerd in Epilepsia (open access), en is hier te lezen: onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/epi.14050 

Meer informatie over de PROMISE studie is te vinden op sein.nl, Onderzoeksprogramma SUDEP, onderzoeksproject “Aanvalsdetectie in de epilepsiezorg”