Interfacce cervello-computer: Stato dell'arte

Un'interfaccia cervello-computer (BCI: Brain-Computer Interface) è un sistema di comunicazione diretto tra il cervello e un dispositivo esterno che non dipende dalle normali vie di output del cervello, costituite da nervi o muscoli periferici. Il segnale generato dall'utente viene acquisito per mezzo di appositi sensori, poi viene processato e classificato estraendone così le informazioni di interesse che verranno poi utilizzate per produrre un output reinviato all'utente come feedback. La tecnologia BCI trova interessanti applicazioni nel campo biomedico dove può essere di grande aiuto a persone soggette da paralisi, ma non sono da escludere altri utilizzi. Questa tesi in particolare si concentra sulle componenti hardware di una interfaccia cervello-computer analizzando i pregi e i difetti delle varie possibilità: in particolar modo sulla scelta dell'apparecchiatura per il rilevamento della attività cerebrale e dei meccanismi con cui gli utilizzatori della BCI possono interagire con l'ambiente circostante (i cosiddetti attuatori). Le scelte saranno effettuate tenendo in considerazione le necessità degli utilizzatori in modo da ridurre i costi e i rischi aumentando il numero di utenti che potranno effettivamente beneficiare dell'uso di una interfaccia cervello-computer.

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.

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.

Brain-Computer Interfaces for augmented communication: Asynchronous and adaptive algorithms and evaluation with end users

This thesis aimed at addressing some of the issues that, at the state of the art, avoid the P300-based brain computer interface (BCI) systems to move from research laboratories to end users’ home. An innovative asynchronous classifier has been defined and validated. It relies on the introduction of a set of thresholds in the classifier, and such thresholds have been assessed considering the distributions of score values relating to target, non-target stimuli and epochs of voluntary no-control. With the asynchronous classifier, a P300-based BCI system can adapt its speed to the current state of the user and can automatically suspend the control when the user diverts his attention from the stimulation interface. Since EEG signals are non-stationary and show inherent variability, in order to make long-term use of BCI possible, it is important to track changes in ongoing EEG activity and to adapt BCI model parameters accordingly. To this aim, the asynchronous classifier has been subsequently improved by introducing a self-calibration algorithm for the continuous and unsupervised recalibration of the subjective control parameters. Finally an index for the online monitoring of the EEG quality has been defined and validated in order to detect potential problems and system failures. This thesis ends with the description of a translational work involving end users (people with amyotrophic lateral sclerosis-ALS). Focusing on the concepts of the user centered design approach, the phases relating to the design, the development and the validation of an innovative assistive device have been described. The proposed assistive technology (AT) has been specifically designed to meet the needs of people with ALS during the different phases of the disease (i.e. the degree of motor abilities impairment). Indeed, the AT can be accessed with several input devices either conventional (mouse, touchscreen) or alterative (switches, headtracker) up to a P300-based BCI.

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.

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.

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.

Sviluppo di un sistema per gestire e partizionare segnali neurali

La Brain Computer Interface, con l’acronimo BCI, è un mezzo per la comunicazione tra cervello e macchina. La comunicazione si basa sulla emanazione di segnali elettrici del cervello che vengono rilevati da un dispositivo, il quale invia i segnali digitalizzati ad un elaboratore. I segnali elettrici, chiamati EEG, permettono al cervello di regolare la comunicazione tra le diverse cellule neurali. La BCI intercetta questi segnali e, previa elaborazione, permette di ottenere diversi diagrammi, detti metriche, per poter misurare, sotto svariati aspetti, il funzionamento del cervello. Le ricerche scientifiche sulle EEG hanno rilevato una correlazione tra i segnali elettrici nel cervello di un soggetto con il suo livello di performance e stato emotivo. È quindi possibile comprendere, tramite una serie di parametri, come la mente dei soggetti reagisce a stimoli esterni di svariata tipologia durante lo svolgimento di un’attività. L’elaboratore, che riceve il segnale dalla BCI, è il componente che si occupa di trasformare i segnali elettrici, generati dal cervello e digitalizzati, in risultati facilmente interpretabili dall’utente. Elaborare i segnali EEG in tempo reale porta a dover utilizzare algoritmi creati appositamente per questo scopo e specifici perle metriche preposte. Lo scopo di questa tesi è quello di presentare un progetto sullo sviluppo della fase di smistamento dei dati ricevuti dall’elaboratore. Nel contempo si fornirà una conoscenza scientifica minima per comprendere le scelte fatte. Tale progetto è stato reso possibile dalla collaborazione con l’azienda Vibre, che si dedica allo sviluppo di un sistema comprendente BCI ed elaboratore.

Diseño y prototipo de un sistema de eventos para dispositivos móviles en el trabajo en grupo

El present treball de fi de carrera té com a objectiu la conceptualització, disseny i prototip d'un sistema d'esdeveniments per a dispositius mòbils que permetin la comunicació entre Universitat, Docent i Alumne independentment de l'espai físic i temporal de qualsevol d'aquests actors, utilitzant per a això els dispositius mòbils i smartphones d'àmplia presència i ús.

Generación de cursos virtuales adaptativos en SCORM e IMS-LD

The use of virtual learning environments it’s more and more frequent in all education levels. However, this increasing use of such environments also implies that the different stages now used in the processes of teaching-learning need to be considered. Student users in a virtual learning environment are faced, not only to the problems related to acquire the knowledge of their course, but also to technological problems as information overloading, getting used to web surfing, computer use, etc. One way to minimize the impact caused by heterogeneity existing in virtual learning environments is to adapt several aspects to the specific characteristics from the user and his context. From this point of view, this work shows a model for an integral user that has been used to generate a virtual course that can interoperate between ELearning platforms. This course has been created using the SCORM reference model and the IMSLD specification

Standards and specifications to manage accessibility issues in e-learning

Standards and specifícations to manage accessibility issues in e-learning

Estándares para e-learning adaptativo y accesible

Currently there are many standards that deal with accessibility issues regarding users’ models, learning scenarios, interaction preferences, devices capabilities, metadata for specifying the delivery of any resource to meet users’ needs, and software accessibility and usability. It is difficult to understand the existing relationships between these standards, as each one represents a different viewpoint and thus has its own sets of goals and scope. This paper gives an overview on existing standards addressing accessibility, usability and adaptation issues in e-learning, and discusses their application to cope with the objectives of the A2UN@ project, which focuses on attending the accessibility and adaptation needs for ALL in Higher Education

Interactividad e interacción

La interactividad describe la relación de comunicación entre un usuario/actor y un sistema (informático, vídeo u otro). El grado de interactividad del producto viene definido por la existencia de recursos que permiten que el usuario establezca un proceso de actuación participativa-comunicativa con los materiales. En opinión de la autora, resulta imprescindible que las informaciones que se canalicen a través de los recursos multimedia hayan sido fruto de un análisis exhaustivo de los posibles errores de interpretación a losque podrían dar lugar al ser utilizados por los destinatarios. Al mismo tiempo, se hace necesaria una preparación de los usuarios que les capacite para ser capaces de recibir, interpretar y valorar este tipo de mensajes, ayudándoles a tomar conciencia del riesgo de falta de comprensión que alberga este nuevo mecanismo o sistema de comunicación. De este modo, se evitarían los aprendizajes parciales y el contenido asimilado sea incompleto o resulte erróneo