Laser-headset kan het risico op beroertes ontdekken met een simpele scan

De hartgezondheid kan inmiddels goed in kaart worden gebracht, met alles van hartslagmeters en ECG-scanners in smartwatches tot aan professionele medische apparatuur. Bij vermoedens van risico op hartstoornissen kunnen artsen een stresstest uitvoeren: patiënten moeten dan een inspanning leveren terwijl hun hartslag en andere factoren in de gaten worden gehouden. Rond herseninfarcten, oftewel beroertes, moet zo'n test al snel in een MRI-scanner worden uitgevoerd. Dat legt de lat voor artsen en patiënten hoger, en een MRI-scanner is lang niet zo makkelijk toegankelijk als en aantal sensoren die de arts in zijn kantoor heeft. Een nieuw apparaat kan daar verandering in brengen.

Wetenschappers van universiteit Caltech en de University of Southern California hebben een headset ontwikkeld die met behulp van lasers de bloedstroom en het bloed-volume in het hoofd in kaart kunnen brengen. Een patiënt hoeft alleen maar even de adem in te houden bij het dragen van de nu nog enigszins onheilspellend ogende hoofdband met sensoren.

Dat werkt door krachtig laserlicht daadwerkelijk door de schedel te schijnen, en sensoren brengen dan in kaart hoe dat licht weerkaatst wordt. Variaties in bloedstroom en volume beïnvloeden hoe het licht zich gedraagt, en wijzen er vervolgens op of de bloedvaten bijvoorbeeld vernauwd zijn. Door dat te analyseren en te vergelijken, kunnen de wetenschappers redelijk nauwkeurig inschatten hoeveel risico de patiënt loopt op een beroerte.

Verder onderzoek met machine learning

"Deze reactieve metingen zijn indicatief voor de stijfheid van het bloedvat", legt onderzoeker Changhuei Yang uit. "Onze technologie maakt het voor het eerst mogelijk om dit soort metingen niet-invasief uit te voeren." En niet alleen is de eerste vaststelling niet-invasief en snel, de headset laat artsen ook makkelijk periodieke controles uitvoeren. De 'score' die uit de meting rolt, kan zowel naast vorige metingen als standaardmetingen worden gelegd.

De wetenschappers willen hun headset nu onder een grotere groep mensen gaan testen. Daarbij willen zij ook machine learning gaan toepassen, om de analyse van de verzamelde informatie te verbeteren. Het einddoel is een headset die makkelijk door elke arts gebruikt zou kunnen worden om patiënten snel en moeiteloos te controleren.

Meer wetenschappelijk onderzoek en mis niets met onze Bright-app.