Lorenzo Migliori
Studio applicabilità di un sistema BCI basato su segnali EEG per il riconoscimento dei movimenti immaginati.
Rel. Valentina Agostini, Marco Knaflitz, Marco Ghislieri. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2021
Abstract
I sistemi Brain-Computer Interface (BCI) interpretano l'attività neurale di un soggetto attraverso un calcolatore che la traduce in un output digitale. Ad oggi, la comunità scientifica riconosce alle BCIs un grande potenziale nel campo della riabilitazione e delle tecnologie assistive, quali dispositivi di comunicazione per pazienti con sindrome locked-in o sistemi di controllo di uno stimolatore elettrico applicato ad un arto paretico. Nonostante siano oggetto di studio da parte di numerosi gruppi di ricerca, le BCIs trovano uno spazio ridotto nelle applicazioni cliniche, poiché sistemi non invasivi e di semplice utilizzo difficilmente riescono ad ottenere performance accettabili. Scopo di questo studio è investigare la possibilità di implementare un sistema Brain-Computer Interface asincrono, ovvero che classifichi l’attività neurale dell’utente in qualsiasi momento questi lo richieda, e soggetto-indipendente, ossia in grado di essere utilizzato da un nuovo utente senza richiedere una fase di calibrazione.
A differenza delle BCIs sincrone e soggetto-specifiche, quelle maggiormente implementate, il sistema in oggetto garantirebbe un utilizzo immediato e aumenterebbe l’indipendenza dell’utente, con evidenti vantaggi ad esempio nel caso di una tecnologia assistiva di uso quotidiano
Relatori
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