Linea di Ricerca 1 - Fondazione Don Carlo Gnocchi

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Sviluppo di metodiche per l’interfacciamento cervello-calcolatore (Brain-Computer Interface) Responsabile: Castiglioni Paolo INTRODUZIONE Le interfacce cervello-computer (d’ora in poi BCI) permettono all’utente di interagire con l’ambiente senza dover utilizzare canali muscolari. Tale interazione va intesa in senso ampio, potendo specificarsi sia nella produzione di testo per comunicazione con altri sia nella possibilità di comandare direttamente l’ambiente nel quale la persona disabile vive. La natura peculiare dei sistemi BCI è legata al fatto che tali sistemi si basano sull’analisi delle modificazioni del segnale cerebrale dell’utente, indotte attraverso l’esecuzione di un compito cognitivo da parte dell’utente stesso. Alla luce dei risultati scientifici ottenuti sulla neuroplasticità, questa caratteristica rende i sistemi BCI potenzialmente utilizzabili non solo in qualità di tecnologie assistive dedicate a persone con gravi disabilità, ma anche come strumenti di neuroriabilitazione. OBIETTIVI Data la duplice natura caratterizzante i sistemi BCI messa in evidenza più sopra, l’attività di ricerca ha avuto due obiettivi riferibili ai due ambiti “tecnologia assistiva” e “strumento per neuroriabilitazione”: 1. ambito tecnologia assistiva: produrre un dimostratore relativo alla possibilità di interfacciare un sistema BCI con l’appartamento domotico presente all’interno del DAT. In relazione a ciò, si rende quindi necessario identificare: il tipo di connessione hardware più efficiente tra sistema BCI e BUS dell’appartamento domotico; il paradigma BCI più adatto per comandare gli effettori della casa domotica e, infine, un’interfaccia software tra utilizzatore e computer sufficientemente amichevole e intuitiva; 2. ambito neuroriabilitazione: studiare il ruolo a breve termine del feedback fornito all’utente. METODI La cornice concettuale entro la quale viene definito il compito cognitivo assegnato all’utente viene definita paradigma. Nell’ambito della presente ricerca sono stati utilizzati due paradigmi differenti. Il primo è associato al potenziale evento-relato visivo de- Linea di Ricerca 1 nominato P300. In accordo a questo paradigma, all’utente è assegnato un compito visuo-attentivo consistente nel prestare attenzione a un elemento (lettera, numero...) tra 36 possibili. Tali elementi sono raggruppati in una matrice che il soggetto vede nel monitor posto di fronte a lui e le cui righe/colonne vengono intensificate casualmente per un predefinito numero di volte: questa interfaccia software prende il nome di speller P300. Il secondo paradigma (motor imagery) origina invece dal fenomeno di desincronizzazione/sincronizzazione del segnale cerebrale che si ha in relazione all’immaginazione di un atto motorio. In questo caso all’utente viene chiesto di immaginare di compiere un movimento. A prescindere dal paradigma considerato, ogni sessione sperimentale ha compreso due fasi: training e performance. Durante la prima fase i soggetti possono ricevere un feedback privo di significato (speller P300) oppure non ricevere affatto feedback (motor imagery). Durante la seconda fase (performance), i soggetti ricevono sempre un feedback. RISULTATI Con riferimento alla realizzazione del dimostratore relativo all’interfacciamento BCI-appartamento domotico, la valutazione di differenti scenari ha portato alla realizzazione di un’interfaccia tra l’uscita del sistema BCI e BUS dell’appartamento domotico basato su un modulo hardware programmabile fornito dall’Università degli Studi di Parma. Tale dispositivo è stato collegato via WI-FI al sistema BCI e direttamente al BUS dell’appartamento domotico. Per quanto riguarda la scelta del paradigma più adatto, si è deciso di utilizzare il paradigma P300, data la maggiore accuratezza raggiungibile con questo paradigma rispetto a quello basato su immaginazione motoria. Conseguentemente, il tipo di interfaccia software da proporre al soggetto che utilizza il sistema BCI è risultato essere una matrice tipo speller P300. Dovendo essere utilizzata per comandare l’ambiente, la matrice deve consentire di identificare i diversi attuatori presenti all’interno dell’appartamento domotico. Per questo fine sono sostanzialmente possibili due approcci descrittivi: il primo basato su sostantivi, il secondo su icone. Questa ultima modalità è stata ritenuta più adatta poiché più intuitiva. Pertanto è stata implementata una matrice Ricerca corrente 61
Ricerca corrente 62 Linea di Ricerca 1 di icone rappresentanti i diversi attuatori della casa domotica, nonché stati d’animo o ancora specifiche richieste dell’utente. Durante l’utilizzo del sistema, l’intensità luminosa delle icone varia casualmente per righe e per colonne seguendo la medesima logica utilizzata per sistemi speller tradizionali, cioè basati su caratteri. Una volta realizzato, il dimostratore del sistema BCI-casa domotica è stato provato sia attraverso simulazioni sia coinvolgendo utenti volontari. Le prove con comandi simulati, volte a saggiare l’interfacciamento hardware tra l’uscita del sistema BCI e il BUS dell’appartamento domotico, non hanno rilevato problemi tecnici nella connessione. Per quel che riguarda la prova con utenti reali, il sistema è stato inizialmente provato con due soggetti sani (26 e 52 anni, rispettivamente) i quali sono stati sottoposti a due prove in modalità copy spelling (cioè con sequenza di caratteri/comandi definita a priori): composizione di una parola con speller tradizionale e selezione di una serie di comandi utilizzando la matrice a icone. Entrambe le prove sono state effettuate all’interno dell’appartamento domotico presente nel DAT, in modo tale che nel caso della selezione con matrice a icone il feedback fornito al soggetto fosse costituito proprio dall’attivazione di uno degli attuatori presenti nell’appartamento domotico. I risultati ottenuti (riportati in termini di accuratezza della classificazione) sono stati soddisfacenti: soggetto A, 100% con lo speller e 100% con icone; soggetto B, 80% con lo speller e 75% con icone. Visti i risultati positivi ottenuti nelle precedenti prove, sono stati reclutati soggetti volontari affetti da malattie neurodegenerative (tre affetti da Sclerosi Multipla e uno da atassia di Freidreich). Anche in questo caso, le acquisizioni sono state effettuate all’interno del DAT. I risultati ottenuti sono confrontabili con quelli di letteratura relativi all’uso di uno speller tradizionale, anche se l’accuratezza con cui viene identificato lo stimolo che elicita la P300 risulta in prevalenza più bassa per lo speller a icone rispetto a quello alfanumerico (tradizionale). Inoltre, l’interazione con utenti disabili ha evidenziato alcune criticità nell’uso di un sistema BCI sia come comunicatore sia come strumento per comandare un appartamento domotico. I risultati ottenuti con volontari disabili sono stati presentati al congresso internazionale “i-CREATe” dedicato all’Ingegneria della Riabilitazione e alle Tecnologie Assistive. In relazione all’uso di sistemi BCI come strumenti per la neuroriabilitazione, sono state effettuate prove su volontari sani. Tali prove suggeriscono che il feedback fornito al soggetto durante sessioni BCI svolge un ruolo importante nel processo riabilitativo e sono state presentate in occasione di due congressi internazionali di bioingegneria. PRODOTTI SCIENTIFICI – Carabalona R, Castiglioni P, Gramatica F. Brain-computer interfaces and neurorehabilitation. In: Gaggioli A, Keshner A, Weiss PL, Riva G (Eds.). Advanced Technologies in Rehabilitation – Empowering Cognitive, Physical, Social and Communicative Skills through Virtual Reality, Robots, Wearable Systems and Brain-Computer Interfaces. Amsterdam: IOS Press (2009), 160–176. – Guger C, Daban S, Sellers E, Holzner C, Krausz G, Carabalona R, Gramatica F, Edlinger G. How many people are able to control a P300-based brain-computer interface (BCI)? Neurosci Lett., 462(1):94-98, Oct 2009. – Carabalona R, Grossi F, Tessadri A, Caracciolo A, Castiglioni P, de Munari I. Home smart home: brain-computer interface control for real smart home environments. In: Proceedings of the 4 th International Convention on Rehabilitation Engineering & Assistive Technology, Shanghai, China, Aug 2010, 51:1–51:4. – Carabalona R, Castiglioni P. To feedback or not to feedback? Some open questions for brain-computer interfaces use, In: IFMBE Proceedings, Munich (Germany), Sept 2009, vol. 25/9, 309–311. – Carabalona R. Attitude of the Subject Towards Feedback and Its Implications for BCI Use in Neurorehabilitation, In: ISABEL Proceedings, Rome (Italy), Nov 2010.
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