slideshow of the master's thesis
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Sviluppo di un protocollo di
comunicazione basato sull’uso
di una SSVEP-BCI per pazienti
con la sclerosi laterale
amiotrofica in CLIS
Relatore: Luca Mesin Candidata: Francesca Arlotta
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Introduzione e motivazione • L’evoluzione tecnologica ha portato allo sviluppo di sistemi di brain
computer interface che permettono la comunicazione non verbale
• Esistono protocolli usabili anche per pazienti che non hanno più la
possibilità di rispondere con il movimento delle palpebre o l’uso dello
sguardo.
Questo lavoro consiste in:
• una validazione di un sistema SSVEP-BCI-based per pazienti SLA;
• l’implementazione un nuovo algoritmo per la rilevazione della
risposta.
Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015
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Sclerosi Laterale Amiotrofica
• Incidenza 2-3 casi su 100.000
Prevalenza 6-8 casi su 100.000
Sintomi
• Fascicolazione
• Diminuzione della forza muscolare
• Crampi e atrofia muscolare
• Disturbi del linguaggio
Trattamenti
• Rilozul
• Diazepam
• Non c’è una cura definitiva
Con il progredire della SLA, i soggetti perdono totalmente il controllo
motorio, ma non la capacità di pensare e ragionare.
Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015
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Brain Computer Interface
Algoritmo di traduzione
1. Adattamento iniziale
al singolo soggetto
2. Continuo adattamento
alle caratteristiche del
segnale
3. L’algoritmo si adatta
totalmente al soggetto
Segnale Richiede
training
ITR
(bits/min)
VEP NO 60-100
SCP SI 5-12
P300 NO 20-25
Sensorimotor rhythms
SI 3-35
Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015
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Steady State VEP • Risposte evocate da stimoli visivi
• Periodici
• Meglio nel dominio della frequenza
• Forte interindividualità
Rilevazione di un segnale SSVEP
• Stima spettrale
• Analisi di correlazione canonica
• Analisi di correlazione canonica multicanale
Sistemi BCI basati sull’uso dello SSVEP
• t-VEP, f-VEP, c-VEP
• Stimolo semplice o complesso
Segnale ITR
(bits/min)
t-VEP < 30
f-VEP 30-60
c-VEP > 30
Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015
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Programma per la stimolazione visiva
1. Posizionamento elettrodi
2. Monitoraggio EEG
3. Stimolazione visiva
4. Risposta SI-NO
• Sistema Enobio per la BCI con
software NIC
• Matlab® con Psychtoolbox
Test 1 2
Trial 1 2 3 4 5 6 7 8
Risposta da
dare
SI SI SI SI NO NO NO NO
Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015
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Programma per la stimolazione visiva f = 15 Hz f = 20 Hz
Per ogni esecuzione del protocollo, il test viene eseguito 2 volte
staticamente e 1 volta con le scritte in movimento
Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015
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Programma per la stimolazione visiva
Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015
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NO Trial
Soggetto 1 2 3
S1 75% 75% 75%
S2 75% 75% 0%
S3 0% 0% 0%
S4 0% 75% 0%
Media 37,5% 56,25% 37,5%
SI Trial
Soggetto 1 2 3
S1 0% 75% 75%
S2 0% 75% 0%
S3 0% 0% 75%
S4 0% 0% 75%
Media 18,75% 37,5% 56,25%
• Il primo trial ha l’accuracy minore in assoluto
• I test con scritta in movimento hanno un’accuracy maggiore
• ITR: 3-4 bit/min
• Accuracy: minima 18,5% - massima 56,25%
Programma per la stimolazione visiva
Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015
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Metodo per la stima dello SSVEP
• Il sistema di rilevamento del segnale SSVEP
• Correlazione canonica per ogni canale
• Segnale modello dato da onde seno e coseno alle frequenze di
stimolazione
• Calcolo della potenza dello SSVEP, usato come criterio di risposta
Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015
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Validazione leave-one-out
1 • Estrazione tracciati EEG
2
• Filtro anticausale
• Stima Spettrale
3
• Implementazione di una validazione leave-one-out
4 • Nuova classificazione offline dei trial
Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015
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Validazione leave-one-out
1 • Estrazione tracciati EEG
2
• Filtro anticausale
• Stima Spettrale
3
• Implementazione di una validazione leave-one-out
4 • Nuova classificazione offline dei trial
Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015
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Stima spettrale
f = 15 Hz f = 20 Hz
Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015
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Spettro Medio – 15 Hz
• La risposta in
frequenza che
avrebbe dovuto
essere correlata a
15 Hz presenta
picchi intorno a
11-13 Hz.
Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015
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Spettro Medio – 20 Hz
• La risposta in frequenza
che avrebbe dovuto
essere correlata a 20 Hz
presenta picchi intorno
a 16-19 Hz.
• Cercare la risposta
del soggetto
esattamente a 15 e 20
Hz potrebbe essere
un criterio limitante
Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015
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Validazione leave-one-out
1 • Estrazione tracciati EEG
2
• Filtro anticausale
• Stima Spettrale
3
• Implementazione di una validazione leave-one-out
4 • Nuova classificazione offline dei trial
Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015
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Validazione leave-one-out
YES NO
Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015
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Validazione leave-one-out
YES NO
Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015
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Validazione leave-one-out
1 • Estrazione tracciati EEG
2
• Filtro anticausale
• Stima Spettrale
3
• Implementazione di una validazione leave-one-out
4 • Nuova classificazione offline dei trial
Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015
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Validazione leave-one-out
• Per ogni prova sperimentale, vengono prodotti due grafici che
riportano quali trial sono correttamente correlati in frequenza
• Le risposte dei soggetti sono maggiormente correlate alle
frequenze maggiori
• Accuracy 59,38%
Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015
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Conclusioni e sviluppi futuri
• Il nuovo algoritmo di validazione ha un’accuracy
maggiore del precedente
• Inoltre permette l’adattabilità al soggetto che usa il
sistema
Sviluppi futuri
• Eventuali modifiche alla grafica di stimolazione,
restringendo la zona di stimolazione visiva
• Uso del solo canale più significativo per la validazione
• Uso del nuovo validatore per la rilevazione della risposta,
anche durante lo svolgimento della prova sperimentale
Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015