Mental states monitoring through passive Brain-Computer Interface systems

The monitoring of cognitive functions aims at gaining information about the current cognitive state of the user by decoding brain signals. In recent years, this approach allowed to acquire valuable information about the cognitive aspects regarding the interaction of humans with external world. From this consideration, researchers started to consider passive application of brain–computer interface (BCI) in order to provide a novel input modality for technical systems solely based on brain activity. The objective of this thesis is to demonstrate how the passive Brain Computer Interfaces (BCIs) applications can be used to assess the mental states of the users, in order to improve the human machine interaction. Two main studies has been proposed. The first one allows to investigate whatever the Event Related Potentials (ERPs) morphological variations can be used to predict the users’ mental states (e.g. attentional resources, mental workload) during different reactive BCI tasks (e.g. P300-based BCIs), and if these information can predict the subjects’ performance in performing the tasks. In the second study, a passive BCI system able to online estimate the mental workload of the user by relying on the combination of the EEG and the ECG biosignals has been proposed. The latter study has been performed by simulating an operative scenario, in which the occurrence of errors or lack of performance could have significant consequences. The results showed that the proposed system is able to estimate online the mental workload of the subjects discriminating three different difficulty level of the tasks ensuring a high reliability.

Sviluppo e validazione di un algoritmo per la classificazione veglia-sonno

La sonnolenza durante la guida è un problema di notevole entità e rappresenta la causa di numerosi incidenti stradali. Rilevare i segnali che precedono la sonnolenza è molto importante in quanto, é possibile mettere in guardia i conducenti dei mezzi adottando misure correttive e prevenendo gli incidenti. Attualmente non esiste una metodica efficace in grado di misurare la sonnolenza in maniera affidabile, e che risulti di facile applicazione. La si potrebbe riconoscere da mutazioni di tipo comportamentale del soggetto come: presenza di sbadigli, chiusura degli occhi o movimenti di caduta della testa. I soggetti in stato di sonnolenza presentano dei deficit nelle loro capacità cognitive e psicomotorie. Lo stesso vale per i conducenti i quali, quando sono mentalmente affaticati non sono in grado di mantenere un elevato livello di attenzione. I tempi di reazione si allungano e la capacità decisionale si riduce. Ciò è associato a cambiamenti delle attività delta, theta e alfa di un tracciato EEG. Tramite lo studio dei segnali EEG è possibile ricavare informazioni utili sullo stato di veglia e sull'insorgenza del sonno. Come strumento di classificazione per elaborare e interpretare tali segnali, in questo studio di tesi sono state utilizzate le support vector machines(SVM). Le SVM rappresentano un insieme di metodi di apprendimento che permettono la classicazione di determinati pattern. Necessitano di un set di dati di training per creare un modello che viene testato su un diverso insieme di dati per valutarne le prestazioni. L'obiettivo è quello di classicare in modo corretto i dati di input. Una caratteristica delle SVM è una buona capacità di generalizzare indipendentemente dalla dimensione dello spazio di input. Questo le rende particolarmente adatte per l'analisi di dati biomedici come le registrazioni EEG multicanale caratterizzate da una certa ridondanza intrinseca dei dati. Nonostante sia abbastanza semplice distinguere lo stato di veglia dallo stato di sonno, i criteri per valutarne la transizione non sono ancora stati standardizzati. Sicuramente l'attività elettro-oculografica (EOG) riesce a dare informazioni utili riguardo l'insorgenza del sonno, in quanto essa è caratterizzata dalla presenza di movimenti oculari lenti rotatori (Slow Eye Movements, SEM) tipici della transizione dalla veglia alla sonno. L'attività SEM inizia prima dello stadio 1 del sonno, continua lungo tutta la durata dello stesso stadio 1, declinando progressivamente nei primi minuti dello stadio 2 del sonno fino a completa cessazione. In questo studio, per analizzare l'insorgere della sonnolenza nei conducenti di mezzi, sono state utilizzate registrazioni provenienti da un solo canale EEG e da due canali EOG. Utilizzare un solo canale EEG impedisce una definizione affidabile dell'ipnogramma da parte dei clinici. Quindi l'obiettivo che ci si propone, in primo luogo, è quello di realizzare un classificatore del sonno abbastanza affidabile, a partire da un solo canale EEG, al fine di verificare come si dispongono i SEM a cavallo dell'addormentamento. Quello che ci si aspetta è che effettivamente l'insorgere della sonnolenza sia caratterizzata da una massiccia presenza di SEM.

Studio degli effetti della stimolazione transcranica a corrente diretta (tdcs) sui potenziali evocati visivi steady state

I potenziali evocati visivi steady state (ssVEPs) consistono in una perturbazione dell’attività elettrica cerebrale spontanea e insorgono in presenza di stimoli visivi come luci monocromatiche modulate sinusoidalmente. Nel tracciato EEG si instaurano oscillazioni di piccola ampiezza ad una frequenza pari a quella dello stimolo. L’analisi nel dominio delle frequenze permette di mettere in evidenza queste oscillazioni che si presentano con un picco ben distinto in corrispondenza della frequenza dello stimolo. L’obiettivo di questo lavoro è quello di capire se la stimolazione transcranica in corrente continua (tDCS) ha degli effetti a breve e a medio termine sui SSVEPs. Si è studiato gli effetti della stimolazione anodica utilizzando un montaggio di stimolazione extra-cefalico (anodo posizionato su Oz e catodo sul braccio destro). L’esperimento prevede il flickering a 3 frequenze di interesse (12, 15, 20 Hz) di 3 quadrati colorati (rosso e giallo) su sfondo nero. Sono state quindi messe a confronto 4 condizioni operative: baseline, stimolazione sham, stimolazione anodica, condizione Post Anodica.L’esperimento è stato sottoposto a 6 soggetti di età tra i 21 e i 51 anni. Il segnale è stato acquisito da due canali bipolari localizzati nella regione occipitale (O1-PO7 e O2-PO8). È stato effettuato un filtraggio tra 3-60 Hz e a 50 Hz. Si sono stimate le PSD normalizzate rispetto alla condizione di riposo in baseline e le potenze nell’intorno della frequenze di interesse (12,15,20 Hz). I dati chiaramente artefattuali sono stati scartati mediante un’analisi esplorativa. Da qui è stato deciso di non includere nella statistica la stimolazione anodica. L’analisi statistica considera tre aspetti: effetto stimolazione, effetto frequenza ed effetto colore. In alcune configurazioni la stimolazione post anodica si è rivelata significativamente differente con ranghi medi delle colonne inferiori alle altre stimolazioni. Non ci sono differenze significative tra le frequenze. Il colore giallo è risultato significativamente maggiore al colore rosso.

Innovative Man Machine Interfaces In Aeronautics

The research activity focused on the study, design and evaluation of innovative human-machine interfaces based on virtual three-dimensional environments. It is based on the brain electrical activities recorded in real time through the electrical impulses emitted by the brain waves of the user. The achieved target is to identify and sort in real time the different brain states and adapt the interface and/or stimuli to the corresponding emotional state of the user. The setup of an experimental facility based on an innovative experimental methodology for “man in the loop" simulation was established. It allowed involving during pilot training in virtually simulated flights, both pilot and flight examiner, in order to compare the subjective evaluations of this latter to the objective measurements of the brain activity of the pilot. This was done recording all the relevant information versus a time-line. Different combinations of emotional intensities obtained, led to an evaluation of the current situational awareness of the user. These results have a great implication in the current training methodology of the pilots, and its use could be extended as a tool that can improve the evaluation of a pilot/crew performance in interacting with the aircraft when performing tasks and procedures, especially in critical situations. This research also resulted in the design of an interface that adapts the control of the machine to the situation awareness of the user. The new concept worked on, aimed at improving the efficiency between a user and the interface, and gaining capacity by reducing the user’s workload and hence improving the system overall safety. This innovative research combining emotions measured through electroencephalography resulted in a human-machine interface that would have three aeronautical related applications: • An evaluation tool during the pilot training; • An input for cockpit environment; • An adaptation tool of the cockpit automation.

Analysis of cerebral and autonomic response to respiratory events in patients with Sleep Apnea Syndrome

The arousal scoring in Obstructive Sleep Apnea Syndrome (OSAS) is important to clarify the impact of the disease on sleep but the currently applied American Academy of Sleep Medicine (AASM) definition may underestimate the subtle alterations of sleep. The aims of the present study were to evaluate the impact of respiratory events on cortical and autonomic arousal response and to quantify the additional value of cyclic alternating pattern (CAP) and pulse wave amplitude (PWA) for a more accurate detection of respiratory events and sleep alterations in OSAS patients. A retrospective revision of 19 polysomnographic recordings of OSAS patients was carried out. Analysis was focused on quantification of apneas (AP), hypopneas (H) and flow limitation (FL) events, and on investigation of cerebral and autonomic activity. Only 41.1% of FL events analyzed in non rapid eye movement met the AASM rules for the definition of respiratory event-related arousal (RERA), while 75.5% of FL events ended with a CAP A phase. The dual response (EEG-PWA) was the most frequent response for all subtypes of respiratory event with a progressive reduction from AP to H and FL. 87.7% of respiratory events with EEG activation showed also a PWA drop and 53,4% of the respiratory events without EEG activation presented a PWA drop. The relationship between the respiratory events and the arousal response is more complex than that suggested by the international classification. In the estimation of the response to respiratory events, the CAP scoring and PWA analysis can offer more extensive information compared to the AASM rules. Our data confirm also that the application of PWA scoring improves the detection of respiratory events and could reduce the underestimation of OSAS severity compared to AASM arousal.

Cognitive Assessment and Rehabilitation of subjects with Traumatic Brain Injury

This thesis regards the study and the development of new cognitive assessment and rehabilitation techniques of subjects with traumatic brain injury (TBI). In particular, this thesis i) provides an overview about the state of art of this new assessment and rehabilitation technologies, ii) suggests new methods for the assessment and rehabilitation and iii) contributes to the explanation of the neurophysiological mechanism that is involved in a rehabilitation treatment. Some chapters provide useful information to contextualize TBI and its outcome; they describe the methods used for its assessment/rehabilitation. The other chapters illustrate a series of experimental studies conducted in healthy subjects and TBI patients that suggest new approaches to assessment and rehabilitation. The new proposed approaches have in common the use of electroencefalografy (EEG). EEG was used in all the experimental studies with a different purpose, such as diagnostic tool, signal to command a BCI-system, outcome measure to evaluate the effects of a treatment, etc. The main achieved results are about: i) the study and the development of a system for the communication with patients with disorders of consciousness. It was possible to identify a paradigm of reliable activation during two imagery task using EEG signal or EEG and NIRS signal; ii) the study of the effects of a neuromodulation technique (tDCS) on EEG pattern. This topic is of great importance and interest. The emerged founding showed that the tDCS can manipulate the cortical network activity and through the research of optimal stimulation parameters, it is possible move the working point of a neural network and bring it in a condition of maximum learning. In this way could be possible improved the performance of a BCI system or to improve the efficacy of a rehabilitation treatment, like neurofeedback.

Approccio strumentale allo studio e al trattamento dell'epilessia

Approccio strumentale allo studio e al trattamento dell'epilessia. Punti chiave: -cervello; -epilessia; -EEG; -trattamenti.

Simulating event related potentials in tasks involving conflict resolution: a neural network

In this thesis, the main Executive Control theories are exposed. Methods typical of Cognitive and Computational Neuroscience are introduced and the role of behavioural tasks involving conflict resolution in the response elaboration, after the presentation of a stimulus to the subject, are highlighted. In particular, the Eriksen Flanker Task and its variants are discussed. Behavioural data, from scientific literature, are illustrated in terms of response times and error rates. During experimental behavioural tasks, EEG is registered simultaneously. Thanks to this, event related potential, related with the current task, can be studied. Different theories regarding relevant event related potential in this field - such as N2, fERN (feedback Error Related Negativity) and ERN (Error Related Negativity) – are introduced. The aim of this thesis is to understand and simulate processes regarding Executive Control, including performance improvement, error detection mechanisms, post error adjustments and the role of selective attention, with the help of an original neural network model. The network described here has been built with the purpose to simulate behavioural results of a four choice Eriksen Flanker Task. Model results show that the neural network can simulate response times, error rates and event related potentials quite well. Finally, results are compared with behavioural data and discussed in light of the mentioned Executive Control theories. Future perspective for this new model are outlined.

Elaborazione di segnali elettroencefalografici per lo studio di potenziali evocati durante compiti di apprendimento associativo

Il lavoro ha riguardato l’elaborazione di segnali EEG registrati durante compiti di apprendimento associativo. In particolare, durante tali compiti, i soggetti imparavano ad associare ad una certa immagine un evento neutro e ad una diversa immagine un evento avverso; la tempistica dell’evento associato a ciascuna immagine era segnalata dalla comparsa di una cornice colorata attorno all’immagine. Mentre l’evento associato a ciascuna immagine era certo, la tempistica dell’evento poteva variare da prova a prova pur verificandosi nella maggior parte dei trial (80%) dopo un tempo T0 dalla comparsa dell’immagine e, nel 20% dei trial, dopo un tempo T1 dalla comparsa dell’immagine, con T1 < T0. Ciò generava nei soggetti le condizioni di EXPECTED TIMING dell’evento (associata alla tempistica più frequente) e la condizione di UNEXPECTED TIMING dell’evento (associata alla tempistica meno frequente). Ciascuna delle due condizioni poteva riguardare l’evento neutro (privo di una particolare valenza per il soggetto) e l’evento avverso (con una valenza negativa per il soggetto). Nel presente lavoro è stata eseguita un’analisi approfondita dei segnali EEG, sia a livello di potenziali evocati sullo scalpo che a livello di segnali ricostruiti sulla corteccia. Lo scopo è quello di chiarire le possibili attivazioni corticali che generano i potenziali osservati sullo scalpo e, quindi, quali aree della corteccia sono maggiormente implicate nella detezione degli errori di predizione. In particolare, si è indagato se tali errori sono influenzati dalla valenza dell’evento inatteso (nel nostro caso avverso rispetto a neutro). La ricostruzione delle sorgenti è stata effettuata utilizzando l’algoritmo sLORETA. In base ai risultati ottenuti, la tempistica di arrivo della cornice ha effetto soltanto quando l’evento ha una valenza (negativa) per il soggetto e le ROI maggiormente coinvolte sono quelle del cingolo e quelle somato-sensoriali.

Dispositivi indossabili per il monitoraggio elettroencefalografico

Dispositivi indossabili che permettono di monitorare parametri vitali con facilità, di peso e dimensioni ridotti. Con l’avanzare della tecnologia siamo in grado ora anche di analizzare i complessi segnali del nostro cervello e di andare incontro a molteplici benefici: come il miglioramento della nostra salute, riducendo lo stress e aumentando la capacità di concentrazione. Il mondo dei dispositivi indossabili è in via di sviluppo e permette un semplice utilizzo a qualsiasi utente, con tali dispositivi saremo in grado di capire le funzionalità del nostro cervello e come il mondo che ci circonda ne influenza notevolmente l’attività e di conseguenza il funzionamento efficiente. Tali dispositivi di semplice utilizzo e non ingombranti interagiscono direttamente con i nostri smartphone , aiutandoci a conoscere il nostro cervello e di utilizzarlo sempre al meglio sfruttando le sue potenzialità. Siamo comunque in un mondo complesso “il cervello” e non è compito facile creare dei dispositivi che possano controllare azioni come il pensiero, il linguaggio o le emozioni ,anche perché è un organo che differisce da persona a persona e inoltre per le sue numerose pieghe è come se mettessimo a confronto le impronta digitali di ogni singola persona. Infatti la maggior parte di tali dispositivi si interfacciano con il nostro cervello attraverso dei sensori che registrano i segnali soprattutto nella fronte o dietro le orecchie in modo da poter essere utilizzato da tutti gli utenti. Segue la trattazione della tesi dove saranno affrontati gli argomenti nel seguente modo : capitolo 1 : struttura e fenomeni connessi all’ attività cerebrale capitolo 2 : modalità di acquisizione dell’attività elettrica cerebrale capitolo 3 : dispositivo indossabile Muse capitolo 4: il sistema Biopac gli ultimi due capitoli mostrano come i due dispositivi indossabili presentati per il monitoraggio EEG, differiscono sia per quanto riguarda la modalità di acquisizione dei segnali elettrici , sia dalle informazioni ottenute e lo scopo dell’utilizzo di tali dispositivi, anche se lo scopo finale di entrambi è quello di migliorare le capacità del nostro cervello.

Entwicklung eines biologischen Verfahrens zur Reduktion des Methanschlupfes von Gasaufbereitungsanlagen mittels Einsatz methanotropher Mikroorganismen

Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein biologisches Verfahren zur Reduzierung des Methanschlupfes in Gasaufbereitungsanlagen entwickelt. Der Methanschlupf entsteht, wenn das in Biogasanlagen produzierte Biogas auf normierte Erdgasqualität aufgereinigt wird, welches notwendig ist, um es in das bestehende Erdgasnetz einleiten zu können. Bei dieser Aufreinigung wird aus dem Biogas auch ein Teil des Methans mit ausgewaschen und gelangt mit dem Abgas der Gasaufbereitungsanlage in die Umwelt. Bisher wird dieses methanhaltige Abgas verbrannt, da eine Freisetzung des starken Treibhausgases Methan durch das Erneuerbare-Energien-Gesetz untersagt ist. Dies reduziert die ökologische Bilanz und setzt die Wirtschaftlichkeit der gesamten Biogasanlage herab. rnUm das Methan mit Hilfe eines biologischen Verfahrens zu entfernen, wurden zunächst methanoxidierende Bakterien (MOB) aus verschiedenen Habitaten isoliert, darunter auch erstmalig aus Termiten. Der Nachweis erfolgte durch (quantitative) Polymerase-Kettenreaktion und Fluoreszenz-in-situ-Hybridisierung anhand spezifischer Primer bzw. Sonden für das Gen der partikulären Methanmonoxygenase, ein MOB kennzeichnendes Enzym. Ihr Titer wurde durch qPCR auf 10^2 - 10^3 MOB pro Termitendarm durch qPCR bestimmt. Mit Hilfe einer 16S rDNA Sequenzierung, der (n)SAPD-PCR, der Bestimmung der zellulären Fettsäurezusammensetzung sowie MALDI-TOF-MS-Analysen konnten die Termitenisolate der Gattung Methylocystis zugeordnet werden. Die fehlende Artzuweisung spricht jedoch für die Isolierung einer neuen Art. rnFür den Einsatz der Isolate in Gasaufbereitungsanlagen wurde in Zusammenarbeit mit dem Prüf- und Forschungsinstitut in Pirmasens ein Reaktor im Technikumsmaßstab entwickelt und konstruiert. Der Reaktor wurde mit synthetischen Aufwuchskörper befüllt, diese mit einem neu gewonnenen potenten Termitenisolat besiedelt und der methanhaltige Abgasstrom der Gasaufbereitungsanlage darüber geleitet. Es wurde eine Reduktion des Methans um 68 % innerhalb von 30 Stunden erzielt. Medienoptimierungen wiesen das Potential auf, diesen Verbrauch um das bis zu 4-fache weiter zu steigern. Da durch die Oxidation des Methans im Abgasstrom der Gasaufbereitungsanlage Zellmasse und Polyhydroxybuttersäure (PHB) aufgebaut wurde, können diese als Substrat zurück in die Biogasanlagen geleitet werden und die Wirtschaftlichkeit weiter verbessern. Die Wirksamkeit des in diesem Projekt entwickelten Verfahrens wurde somit eindeutig demonstriert.

Controllable assembly of graphene hybrid materials and their application in energy storage and conversion

Hybrid Elektrodenmaterialien (HEM) sind der Schlüssel zu grundlegenden Fortschritten in der Energiespeicherung und Systemen zur Energieumwandlung, einschließlich Lithium-Ionen-Batterien (LiBs), Superkondensatoren (SCs) und Brennstoffzellen (FCs). Die faszinierenden Eigenschaften von Graphen machen es zu einem guten Ausgangsmaterial für die Darstellung von HEM. Jedoch scheitern traditionelle Verfahren zur Herstellung von Graphen-HEM (GHEM) scheitern häufig an der fehlenden Kontrolle über die Morphologie und deren Einheitlichkeit, was zu unzureichenden Grenzflächenwechselwirkungen und einer mangelhaften Leistung des Materials führt. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Herstellung von GHEM über kontrollierte Darstellungsmethoden und befasst sich mit der Nutzung von definierten GHEM für die Energiespeicherung und -umwandlung. Die große Volumenausdehnung bildet den Hauptnachteil der künftigen Lithium-Speicher-Materialien. Als erstes wird ein dreidimensionaler Graphen Schaumhybrid zur Stärkung der Grundstruktur und zur Verbesserung der elektrochemischen Leistung des Fe3O4 Anodenmaterials dargestellt. Der Einsatz von Graphenschalen und Graphennetzen realisiert dabei einen doppelten Schutz gegen die Volumenschwankung des Fe3O4 bei dem elektrochemischen Prozess. Die Leistung der SCs und der FCs hängt von der Porenstruktur und der zugänglichen Oberfläche, beziehungsweise den katalytischen Stellen der Elektrodenmaterialien ab. Wir zeigen, dass die Steuerung der Porosität über Graphen-basierte Kohlenstoffnanoschichten (HPCN) die zugängliche Oberfläche und den Ionentransport/Ladungsspeicher für SCs-Anwendungen erhöht. Desweiteren wurden Stickstoff dotierte Kohlenstoffnanoschichten (NDCN) für die kathodische Sauerstoffreduktion (ORR) hergestellt. Eine maßgeschnittene Mesoporosität verbunden mit Heteroatom Doping (Stickstoff) fördert die Exposition der aktiven Zentren und die ORR-Leistung der metallfreien Katalysatoren. Hochwertiges elektrochemisch exfoliiertes Graphen (EEG) ist ein vielversprechender Kandidat für die Darstellung von GHEM. Allerdings ist die kontrollierte Darstellung von EEG-Hybriden weiterhin eine große Herausforderung. Zu guter Letzt wird eine Bottom-up-Strategie für die Darstellung von EEG Schichten mit einer Reihe von funktionellen Nanopartikeln (Si, Fe3O4 und Pt NPs) vorgestellt. Diese Arbeit zeigt einen vielversprechenden Weg für die wirtschaftliche Synthese von EEG und EEG-basierten Materialien.

Sistemi "brain-to-computer" invasivi e non invasivi: Il futuro dell' "assistive technology"

Un confronto fra metodiche invasive e non invasive per interfacce brain-to-computer (BCI), al corrente stato dell'arte. Un approfondimento sulle applicazioni mediche, in particolare l'uso nelle tecnologie per l'assistenza di pazienti con malattie degenerative del sistema motorio.

Le interfacce neurali e le loro possibili applicazioni nell'assistive technology

Ogni anno si registra un crescente aumento delle persone affette da patologie neurodegenerative come la sclerosi laterale amiotrofica, la sclerosi multipla, la malattia di Parkinson e persone soggette a gravi disabilità motorie dovute ad ictus, paralisi cerebrale o lesioni al midollo spinale. Spesso tali condizioni comportano menomazioni molto invalidanti e permanenti delle vie nervose, deputate al controllo dei muscoli coinvolti nell’esecuzione volontaria delle azioni. Negli ultimi anni, molti gruppi di ricerca si sono interessati allo sviluppo di sistemi in grado di soddisfare le volontà dell’utente. Tali sistemi sono generalmente definiti interfacce neurali e non sono pensati per funzionare autonomamente ma per interagire con il soggetto. Tali tecnologie, note anche come Brain Computer Interface (BCI), consentono una comunicazione diretta tra il cervello ed un’apparecchiatura esterna, basata generalmente sull’elettroencefalografia (EEG), in grado di far comunicare il sistema nervoso centrale con una periferica esterna. Tali strumenti non impiegano le usuali vie efferenti coinvolte nella produzione di azioni quali nervi e muscoli, ma collegano l'attività cerebrale ad un computer che ne registra ed interpreta le variazioni, permettendo quindi di ripristinare in modo alternativo i collegamenti danneggiati e recuperare, almeno in parte, le funzioni perse. I risultati di numerosi studi dimostrano che i sistemi BCI possono consentire alle persone con gravi disabilità motorie di condividere le loro intenzioni con il mondo circostante e provano perciò il ruolo importante che esse sono in grado di svolgere in alcune fasi della loro vita.

Utilizzo dell'elettroencefalografia per la brain-computer interface

Con Brain-Computer Interface si intende un collegamento diretto tra cervello e macchina, che essa sia un computer o un qualsiasi dispositivo esterno, senza l’utilizzo di muscoli. Grazie a sensori applicati alla cute del cranio i segnali cerebrali del paziente vengono rilevati, elaborati, classificati (per mezzo di un calcolatore) e infine inviati come output a un device esterno. Grazie all'utilizzo delle BCI, persone con gravi disabilità motorie o comunicative (per esempio malati di SLA o persone colpite dalla sindrome del chiavistello) hanno la possibilità di migliorare la propria qualità di vita. L'obiettivo di questa tesi è quello di fornire una panoramica nell'ambito dell'interfaccia cervello-computer, mostrando le tipologie esistenti, cercando di farne un'analisi critica sui pro e i contro di ogni applicazione, ponendo maggior attenzione sull'uso dell’elettroencefalografia come strumento per l’acquisizione dei segnali in ingresso all'interfaccia.