Analisi del segnale elettro-oculografico per la valutazione di stati di sonnolenza

Obbiettivo: approfondire le conoscenze sul sonno attraverso l'analisi di possibili marcatori di sonnolenza, gli Slow Eye Movements, con particolare attenzione ad una specifica patologia del sonno chiamata Obstructive Sleep Apnea Syndrome (OSAS). Metodi: sono stati analizzati gli Slow Eye Movements a partire dall'output di un algoritmo automatico, già esistente, per la loro identificazione a partire dal segnale elettro-oculografico. Il lavoro è stato condotto in ambiente MATLAB. Risultati: si sono rilevate differenze in soggetti OSAS e sani: i primi mostrano un numero maggiore di SEM nell'arco della veglia. Questa attività diventa maggiore a distanze superiori dal sonno rispetto a soggetti sani. Inoltre si è riscontrato che i SEM in veglia sono associati ad un aumento di ritmo cerebrale alpha, ed una diminuzione del ritmo beta. Conclusioni: questo studio sembra validare i SEM come marcatori di sonnolenza e ne approfondisce la conoscenza. Essi potrebbero essere quindi utilizzati in ambito clinico e tecnologico per rilevare stati di sonnolenza.