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Sviluppo di un sistema di neurostimolazione basato su suoni binaurali adattati al feedback EEG per l'incremento della concentrazione in VR = Development of a neurostimulation system based on adaptive binaural beats to EEG feedback for improving concentration in VR

Cosmaria Altavilla, Sonia Memeo

Sviluppo di un sistema di neurostimolazione basato su suoni binaurali adattati al feedback EEG per l'incremento della concentrazione in VR = Development of a neurostimulation system based on adaptive binaural beats to EEG feedback for improving concentration in VR.

Rel. Luca Mesin, Matteo Raggi. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2024

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Abstract:

Negli ultimi anni, sono stati effettuati diversi studi nell’ambito delle neuroscienze con l’obiettivo di migliorare le prestazioni cognitive e aumentare la concentrazione durante lo svolgimento di specifici task. Tra questi, i sistemi basati su neurofeedback sono stati al centro dell'interesse scientifico per la loro capacità di regolare l'attività cerebrale in modo non invasivo e privo di effetti collaterali. In questo elaborato è stata sviluppata una tecnica di neurostimolazione ad anello chiuso, in cui i parametri estratti dal segnale EEG vengono utilizzati come feedback per la modulazione e l'adattamento real-time dello stimolo inviato all'utente. Nello specifico, lo scopo di questa tesi è valutare l'effetto dei suoni binaurali (BB), integrati e mascherati dalla musica, sulle capacità di concentrazione di soggetti sani durante l'esecuzione di task matematici. A questo proposito, dieci soggetti sani sono stati sottoposti ad un protocollo di stimolazione, composto da due fasi: una fase di calibrazione e una fase di real-time costituita da tre diverse sessioni. Entrambe le fasi comprendono un intervallo iniziale di rilassamento, seguito dall'esecuzione di un task matematico che prevede la risoluzione di somme a tre cifre. Durante tutta la procedura, il segnale EEG è stato acquisito, e successivamente elaborato su Matlab, utilizzando il dispositivo Enobio 8 e il software dedicato NIC2. Dall'acquisizione del segnale EEG, prelevato durante la calibrazione, sono stati estratti diversi parametri utili per l'allenamento di un regressore specifico per ogni soggetto, il quale è stato poi testato nelle sessioni successive. Nella fase di real-time, i soggetti sono stati sottoposti a tre sessioni diverse, erogate in maniera randomica per ogni soggetto, che comprendono: una sessione caratterizzata da assenza di stimoli, una sessione in cui il soggetto viene stimolato con BB ad una frequenza fissa, specifica per ogni soggetto, e una sessione di stimolazione con BB adattati al feedback ricevuto dal segnale EEG in tempo reale. Le frequenze di stimolazione utilizzate appartengono alla banda beta, proprio perché l'obiettivo dei BB è quello di guidare il cervello nello stato desiderato, e la banda scelta permette di attivare uno stato di concentrazione. Per rendere l'esperienza totalmente immersiva e priva di distrazioni è stata utilizzata la realtà virtuale grazie all’uso della piattaforma Unity e del visore Meta Quest 2. Infine, è stata condotta un'analisi statistica basata sugli output del regressore relativi alla fase di task, confrontandone le varie sessioni tra di loro. I risultati hanno confermato una differenza statisticamente significativa (p<0.05) tra la sessione con stimolazione fissa e quella priva di stimoli, mentre non si evidenziano differenze significative negli altri casi.

Relatori: Luca Mesin, Matteo Raggi
Anno accademico: 2024/25
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 108
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-21 - INGEGNERIA BIOMEDICA
Aziende collaboratrici: NON SPECIFICATO
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/33966
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