Il morbo di Parkinson (PD) è una malattia neurodegenerativa che colpisce circa il 2% della popolazione mondiale di età superiore ai 65 anni. E’ caratterizzata dalla perdita di neuroni nell’ area compatta della substantia nigra del mesencefalo e di altri nuclei pigmentati; tale deterioramento neurale causa una sintesi e produzione scarse di dopamina, un neurotrasmettitore basilare per il controllo dei movimenti del corpo.I disturbi motori del volto noti come bradicinesia sono i principali segni distintivi della malattia e oggetto di numerosi campi di ricerca.
Ipomimia
E’ Il danno al sistema motorio extrapiramidale la causa della bradicinesia, ovvero la lentezza dei movimenti facciali e a sua volta la compromissione delle espressioni facciali spontanee e una severa diminuzione o perdita delle espressioni emotive definita ipomimia.
I principali segni di ipomimia nella PD sono:
- Riduzione della frequenza di ammiccamento
- Distanze palpebrali più ampie
- Pieghe naso-labiali appiattite
- Separazione involontaria delle labbra.
Una delle espressioni facciali più snaturate nei pazienti parkinsoniani è il sorriso, infatti quando i pazienti con PD sperimentano una felicità spontanea, i loro sorrisi sono percepiti come finti distaccati, a causa della mancanza di guance che si alzano e per la perdita di tono dei muscoli orbicolari; la faccia PD è quindi sovente una faccia impostata, caratteristica delle persone senza alcun interesse per l’ambiente circostante. Gli osservatori esterni e in particolare i professionisti, possono avere difficoltà a decodificare lo stato emotivo reale della persona.
Un nuovo sistema di Codifica
L’intelligenza artificiale ha fatto passi da gigante, tanto da proporre un nuovo metodo di codifica basato su un face tracker esistente e ampiamente già diffuso nel gaming tra i giovani: il sensore Microsoft Kinect per Windows. A 17 pazienti parkinsoniani e a 17 soggetti sani di controllo è stato chiesto di mostrare le espressioni facciali di base, su richiesta del medico e dopo l’imitazione di un segnale visivo su uno schermo. Tramite il sensore Kinect, posizionato davanti al viso del soggetto, è stata calcolata la distanza euclidea del modello facciale da una linea di base neutra al fine di quantificare i cambiamenti nell’espressività facciale durante le attività. Infine è stato progettato un algoritmo di riconoscimento automatico delle espressioni facciali per studiare come le espressioni PD differivano dalle espressioni standard.
Il volto è uno dei mezzi più importanti per trasmettere le emozioni e per creare legami; l’ipomimia nelle persone affette dal Morbo Di Parkinson determina l’icomprensibilità di questi pazienti che può causare una tendenza all’isolamento sociale.I sistemi video contactless si dimostrano in grado di aprire frontiere importanti nell’analisi delle espressione facciale e in particolare nel campo della riabilitazione: i pazienti potrebbero trarre un netto vantaggio da un feedback in tempo reale sulle corrette espressioni / movimenti facciali da eseguire.
Referenze:
– Bandini Andrea, Orlandi Silvia, Escalante Hugo Jair, Giovannelli Fabio, Cincotta Massimo, Reyes-Garcia Carlos A, Vanni Paola, Zaccara Gaetano, Manfredi Claudia.Analysis of Facial Expressions in Parkinson’s Disease Through Video-Based Automatic Methods.Journal of Neuroscience Methods http://dx.doi.org/10.1016/j.jneumeth.2017.02.006
– Damier P, Hirsch EC, Agid Y, et al. The substantia nigra of the human brain II. Patterns of loss of dopamine-containing neurons in Parkinson’s disease. Brain. 1999;199:1437–1448.