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Dissertations / Theses on the topic 'Segnale elettroencefalografico'
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Pisani, Daniela. "Analisi del segnale elettroencefalografico e del segnale elettrocardiografico acquisiti in ambiente di realtà virtuale." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/19953/.
Full textAbstract:
Negli ultimi anni, grazie al rapido sviluppo delle tecnologie, si sta assistendo ad un incremento dell’utilizzo della realtà virtuale (VR), nell’ambito della ricerca neuroscientifica ma anche in ambito clinico, e nella progettazione di ambienti di lavoro e di mezzi di trasporto. L’utilizzo della realtà virtuale insieme alla misura non invasiva di segnali elettrofisiologici, come il segnale elettroencefalografico (EEG) ed elettrocardiografico (ECG), permette di studiare gli effetti indotti dalla VR sui parametri fisiologici all’interno di ambienti altamente stimolanti dal punto di vista sensoriale. In questo progetto di Tesi sono stati acquisiti i segnali EEG (14 elettrod i) ed ECG (una derivazione) di 31 soggetti volontari durante un esperimento di immersione sensoriale all’interno di un ambiente di realtà virtuale. I segnali sono stati acquisiti durante condizioni di base (assenza di stimolazione audiovisiva) e durante un esperimento di VR nel quale il soggetto era immerso nella stimolazione audiovisiva della VR sia a riposo sia mentre eseguiva un compito di calcolo mentale. I segnali EEG ed ECG sono stati elaborati in Matlab. Nella fase di pre-processing dei segnali EEG, è stato implementato un metodo per ridurre l’artefatto cardiaco, sfruttando il segnale ECG acquisito. Sono state valutate le variazioni delle onde alpha (8-12 Hz) e theta (4-8 Hz) dei segnali EEG indotte dalla VR a riposo e durante il task. Inoltre sono stati analizzati gli effetti della VR e del task sul segnale di periodo cardiaco e sull’ Heart Rate Variability (HRV), ovvero sulle potenze in banda LF e HF, rappresentative dei sistemi simpatico e parasimpatico. I risultati supportano il potenziale ruolo del ritmo alpha come inibitore di processi sensoriali task-irrelevant, il ruolo del ritmo theta in funzioni cognitive complesse e indicano un incremento di frequenza cardiaca e riduzione di HRV durante la fase di task.
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Ricci, Giulia. "Analisi del segnale elettroencefalografico e dell'Heart Rate Variability durante compiti attentivi." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018. http://amslaurea.unibo.it/16588/.
Full textAbstract:
La diversa sincronizzazione delle popolazioni neurali riflette processi cognitivi diversi. In particolare, l’oscillazione cerebrale alfa (8-14 Hz), con la sua funzione inibitoria, risulta fortemente implicata nei sistemi attentivi, che sono fondati sul concetto di ‘priorità dell’informazione’. In questo studio sono stati acquisti ed elaborati i segnali EEG ed ECG con l’obiettivo di valutarne la variazione tra la condizione di rilassamento mentale e tre diversi stati attentivi indotti da: coinvolgimento cognitivo, immersione sensoriale e working memory. In un primo esperimento, per cui sono stati reclutati 30 soggetti, l’attenzione cognitiva è stata prodotta tramite dei task matematici. I risultati hanno mostrato un calo della potenza in banda alfa rispetto allo stato di rilassamento. Lo stesso calo del ritmo alfa è stato osservato in un secondo esperimento, anch’esso condotto su 30 soggetti, in cui l’immersione sensoriale è stata indotta dall’ambiente di realtà virtuale (VR). In questo caso, la potenza in banda alfa è stata utilizzata anche come indice di gradimento per due diversi scenari virtuali. È stato infine realizzato un ulteriore esperimento di working memory, su 12 soggetti, con lo scopo di indagare la funzione inibitoria del ritmo alfa. A differenza dei due esperimenti precedenti, si osserva un forte aumento di potenza in banda alfa, attribuibile alla necessità del soggetto di isolarsi dall’ambiente virtuale per svolgere efficientemente il compito.
L’analisi dell’Heart Rate Variability (HRV) ha fornito informazioni sulla variazione del bilancio simpato-vagale del sistema autonomo, confermando un aumento del rapporto simpato-vagale nelle condizioni di coinvolgimento cognitivo e immersione sensoriale.
3
Ricci, Monia. "Analisi del segnale elettroencefalografico acquisito durante movimenti lenti e veloci dell'arto superiore." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/19910/.
Full textAbstract:
Questo lavoro di tesi ha riguardato l’acquisizione e l’elaborazione di segnali elettroencefalografici (EEG) registrati su 18 volontari mentre veniva loro chiesto di eseguire uno specifico task motorio, ovvero flesso-estensione dell’arto superiore destro a due diverse velocità, per indagare possibili differenze nei segnali EEG associate alla velocità di esecuzione del movimento. Il protocollo sperimentale è stato strutturato in tre blocchi intervallati da una breve pausa di riposo. Ogni blocco consta di 90 trial: si susseguono in maniera random 30 comandi ‘slow’ (il soggetto deve muoversi lentamente), 30 comandi ‘fast’ (il soggetto deve muoversi velocemente), 30 comandi ‘rest’ (il soggetto deve restare fermo). Ogni trial inizia con 1 s di rilassamento; segue il primo segnale (‘cue’ una scritta con l’indicazione del task da eseguire); in corrispondenza alla sua scomparsa si presenta il secondo segnale (‘go’ un beep di 10 ms che indica al soggetto di eseguire il task); infine sono concessi al soggetto 5 s durante i quali eseguire il task. Le elaborazioni sono state condotte sui 16 segnali EEG e su un segnale accelerometrico, acquisiti rispettivamente mediante elettrodi premontati su cuffia e sensore inerziale fissato sul dorso della mano destra. Sono stati analizzati i seguenti correlati neurali del movimento: contingent negative variation, un potenziale di anticipazione motoria identificato nel dominio del tempo tra ‘cue’ e ‘go’; event-related de/synchronization, un incremento/decremento di potenza, osservabile in specifiche bande di frequenza (alpha e beta) e in specifici intervalli nelle mappe tempo-frequenza. Per valutare infine la significatività dei risultati ottenuti si è condotta un’analisi statistica (t-test). Sebbene i risultati ottenuti non evidenzino differenze significative nelle caratteristiche del segnale EEG tra i movimenti ‘slow’ e i movimenti ‘fast’, lo studio si pone come importante punto di partenza per investigazioni future.
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Corazza, Martina. "Analisi del segnale elettroencefalografico e stima delle sorgenti corticali mediante il software Brainstorm." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/17532/.
Full textAbstract:
I metodi di localizzazione delle sorgenti corticali del segnale elettroencefalografico (EEG) sono utilizzati per discriminare i contributi ai pattern EEG di diverse aree corticali. Brainstorm è un'applicazione open-source, collaborativa, dedicata alla visualizzazione ed elaborazione di dati MEG/EEG, con una particolare enfasi sulle tecniche di stima delle sorgenti corticali. In questo elaborato di tesi, successivamente allo studio teorico relativo alla localizzazione delle sorgenti corticali, che ha incluso lo studio del problema diretto (forward problem) e dei metodi di risoluzione del problema inverso (inverse problem), sono state acquisite competenze sul software Brainstorm, con cui è stata definita una pipeline di elaborazione di segnali EEG e stima delle sorgenti. La pipeline è stata, poi, testata su segnali EEG reali, acquisiti su 10 soggetti durante un task di working memory consistente in un calcolo a mente. La prova è caratterizzata da una prima fase di rilassamento seguita da una fase di working memory (wm) svolte sia durante la presentazione di immagini (irrilevanti per il task) sia in assenza di immagini. Dopo aver stimato, a partire dai segnali EEG, l'attività in determinate regioni corticali, si è valutato se ci fossero variaizoni nei valori di potenza del ritmo alfa e del ritmo theta tra una fase e l'altra della prova e se, la presentazione di immagini durante la prova, determinasse un qualche effetto su queste variazioni. I risultati hanno mostrato, per il ritmo alfa, un aumento della potenza in fase di wm in molte aree, confermando, in alcuni casi, la funzione inibitoria di alfa su regioni task irrelevant. Anche per il ritmo theta si è riscontrato un aumento della potenza nelle fasi di wm in molte aree, indicativo (soprattutto in alcune regioni frontali) di processi di controllo esecutivo. In generale si è osservato un aumento di potenza maggiore, sia alfa che theta, nella fase di wm con immagini rispetto alla fase di wm senza immagini.
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Tommassini, Barbara. "Analisi spettrale del segnale elettroencefalografico e della variabilità della frequenza cardiaca in un compito di working memory con e senza distrattori visivi." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/17584/.
Full textAbstract:
In questo studio sono stati acquisti ed elaborati i segnali EEG ed ECG con l’obiettivo di valutarne la variazione tra la condizione di rilassamento mentale e lo svolgimento di un compito di working memory. Per quanto concerne i segnali EEG, si è prestata particolare attenzione allo studio delle oscillazioni in banda alpha e theta, entrambe già correlate, in letteratura, alle funzioni implicate nella working memory. Sono stati somministrati due task sperimentali, con e senza distrattori visivi, su 10 soggetti. In assenza di distrattori visivi, nel passaggio dalla fase di rilassamento alla fase di working memory, i risultati hanno mostrato un calo della potenza in banda alpha, nelle regioni cerebrali posteriori e, al contrario, un incremento in banda theta, nelle regioni frontali. In presenza di distrattori visivi invece, i risultati hanno mostrato un incremento della potenza in banda alpha, nelle regioni cerebrali posteriori ed un contemporaneo incremento in banda theta, nelle regioni sia frontali che posteriori. L’analisi dei segnali ECG è stata svolta al fine di studiare la variabilità della frequenza cardiaca, e ottenere informazioni sulla variazione del bilancio simpato-vagale del sistema autonomo. Essa ha confermato un aumento del rapporto simpato-vagale nel passaggio dalla condizione di rilassamento mentale alla fase di working memory, con valori piú alti in presenza di distrattori.
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Mondelli, Giuseppina Ester. "Brain Computer Interface: una nuova frontiera per la riabilitazione del paziente." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021.
Find full textAbstract:
Le interfacce cervello-computer o brain-computer interface sono dei sistemi che attraverso la misurazione e l'analisi di segnali provenienti dall'attività cerebrale traducono in azione il segnale registrato, realizzando un canale di comunicazione alternativo alle normali vie neurali. L'obbiettivo di questa tesi è quello di analizzare e differenziare le varie tipologie di BCI dal punto di vista della struttura e dei metodi di acquisizione del segnale e infine classificarle a seconda della funzione che andranno a ricoprire: motoria o cognitiva. Le Interfacce cervello-computer nascono come una tecnologia per ripristinare le funzioni motorie perse a causa di patologie neurodegenerative. Negli ultimi anni però si è sviluppato un crescente interesse nell’utilizzo di queste interfacce anche per ripristinare funzioni cognitive, come ad esempio la memoria o l’attenzione. Lo scopo principale delle brain-computer interfaces utilizzate in medicina riabilitativa è dunque quello di permettere a pazienti che hanno subito gravi lesioni nel sistema nervoso centrale o periferico di essere più autonomi e di migliorare le loro capacità di comunicazione dei loro bisogni e delle loro esigenze ai caregivers.
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Sicbaldi, Marcello. "Brain-Computer Interface per riabilitazione motoria e cognitiva." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/18556/.
Full textAbstract:
Pazienti con lesioni cerebrali o spinali possono essere affetti da gravi deficit nelle funzioni sensoriali, motorie e comunicative; sono perciò sempre più necessarie tecniche di riabilitazione avanzate, personalizzate e adattative, per limitare i deficit insorti e restituire al paziente una vita il più normale possibile. Negli ultimi decenni, numerosi gruppi di ricerca hanno sviluppato Brain-Computer Interface (BCI) basate sul segnale elettroencefalografico (EEG) con l’obbiettivo di fornire mezzi di comunicazione o riabilitazione motoria funzionale. Tuttavia, le tecnologie BCI hanno un ampio potenziale al di là della sola riabilitazione motoria. Applicazioni dei sistemi BCI in protocolli di riabilitazione cognitiva, ad esempio, hanno conseguito risultati promettenti nella prospettiva di migliorare funzioni quali l’attenzione, l'apprendimento e la memoria in pazienti con disturbi delle funzioni cognitive.
In questo lavoro di Tesi si analizzano i principi di funzionamento dei sistemi BCI, a partire dall’acquisizione del segnale elettroencefalografico fino all’estrazione e alla classificazione delle feature del segnale per decodificare intenzioni motorie e processi cognitivi (memoria, attenzione) dell’utente. Viene poi presentata un’analisi della letteratura per quando riguarda gli approcci BCI in riabilitazione sia motoria che cognitiva, prestando particolare attenzione ai metodi utilizzati per l’elaborazione e traduzione del segnale EEG. Sono stati considerati con particolare attenzione studi che valutano gli effetti dell’applicazione di BCI non solo attraverso performance motorie e cognitive ma anche utilizzando tecniche di neuro-imaging avanzate, per indagare possibili cambiamenti nell’organizzazione funzionale della corteccia cerebrale sottostanti i risultati positivi ottenuti. Infine, vengono commentati i vantaggi e le limitazioni di queste tecnologie riabilitative e i problemi ancora aperti.
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Camorani, Luisa. "Analisi mediante trasformata wavelet di segnali elettroencefalografici a riposo e durante compiti cognitivi." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/20792/.
Full textAbstract:
I ritmi cerebrali in banda alpha (8-14 Hz) e in banda theta (4-8 Hz) sono riconosciuti avere un ruolo funzionale in compiti attentivi. Qui sono stati studiati tali ritmi in segnali EEG precedentemente acquisiti, con l’obbiettivo di valutarne la variazione tra condizioni di rilassamento mentale e compiti attentivi che coinvolgono componenti diverse: compiti di attenzione puramente interna e di working memory in un caso, e compiti di attenzione fortemente dipendenti da processi sensorimotori, in un altro. L’analisi è stata effettuata tramite la trasformata wavelet (precisamente la Wavelet Packet Decomposition), che consente di seguire come l’energia del segnale in specifiche bande di frequenza evolve nel tempo.
I risultati evidenziano che durante lo svolgimento di compiti di attenzione puramente interna e con forti componenti di working memory, il ritmo alpha tende a crescere progressivamente, soprattutto posteriormente, rispetto ad una condizione di rilassamento; tale incremento è maggiormente apprezzabile se durante il compito si rende necessario isolarsi da stimoli sensoriali esterni interferenti. Anche il ritmo theta mostra un progressivo aumento principalmente nelle zone frontali dello scalpo, e riflette accesso alla memoria e attenzione interna sostenuta.
Diversamente, compiti attentivi con forti componenti sensorimotorie e interazioni dirette con stimoli esterni, sono caratterizzati da un deciso calo del ritmo alpha, che si mantiene per l’intera durata del compito, ed è proporzionale al carico cognitivo e al grado di interazione con gli stimoli esterni. Inoltre, il ritmo theta mostra un lieve calo, che potrebbe riflettere una ridotta necessità di accesso alla memoria e attenzione a stimoli esterni.
In conclusione, lo studio conferma le potenzialità dell’analisi wavelet come strumento per evidenziare gli aspetti differenti della complessa dinamica spazio-temporale dei segnali EEG.
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Bordino, Gabriele. "Analisi del segnale EEG a riposo in ambiente acquatico." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2017. http://amslaurea.unibo.it/14316/.
Full textAbstract:
L’immersione in acqua è una tecnica largamente utilizzata nel settore della riabilitazione ortopedica. Tale condizione potrebbe avere benefici terapeutici anche nella riabilitazione neuromotoria, sebbene non si sappia ancora molto su come essa possa influenzare l’attività neuronale. Per questo, è stato analizzato l’effetto dell’immersione sul segnale elettroencefalografico, valutando eventuali cambiamenti in termini di potenza spettrale, rispetto alla condizione a secco. I segnali EEG sono stati ottenuti tramite l’apposizione di sedici elettrodi sullo scalpo secondo lo standard 10-20, in modo tale da coprire le aree somato sensoriali e motorie. Gli effetti dell’immersione in acqua sul segnale EEG sono stati valutati in condizioni di riposo ad occhi aperti e ad occhi chiusi. L’immersione in acqua, durante la fase ad occhi chiusi, ha indotto una significativa diminuzione di potenza in banda alfa, spesso associata anche all’attività motoria e sensori-motoria. Questo potrebbe essere dovuto ad un fenomeno di desincronizzazione della popolazione neuronale nelle aree interessate. Lo stimolo visivo potrebbe in qualche modo indurre un effetto di saturazione, che non renderebbe apprezzabile l’eventuale soppressione della sincronia del blocco alfa causata dall’afferenza somato sensoriale innescata dall’acqua.
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Sarti, Davide. "Movimento dell’arto superiore in acqua: analisi del segnale EEG." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018. http://amslaurea.unibo.it/16318/.
Full textAbstract:
La terapia con immersione in acqua viene da tempo utilizzata per trattare patologie cardiovascolari, ortopediche e respiratorie. Miglioramenti delle condizioni si notano anche in pazienti neurologici, tuttavia gli effetti dell’ambiente acquatico sull’attività cerebrale non sono ad oggi del tutto chiari. L’obiettivo di questo lavoro è stato quello di indagare se e in che modo l’immersione in acqua potesse modulare i pattern cerebrali durante il movimento volontario, nello specifico focalizzandosi sui fenomeni di desincronizzazione e sincronizzazione evento correlata in banda mu (EDS/ERS). Sono stati acquisiti i segnali EEG di sei soggetti sani durante dei task di estensioni del polso destro, in contemporanea al segnale EMG del muscolo brachioradiale destro al fine di definire gli instanti di inizio del movimento. I segnali EEG sono stati sottoposti a filtraggio temporale, spaziale e analisi delle componenti indipendenti (ICA) e sono stati infine ricavati gli andamenti di ERD ed ERS su finestre centrate nell’intorno degli istanti di inizio del movimento. I risultati hanno evidenziato una diminuzione dell’ERD durante l’immersione in acqua. Dal momento che studi precedenti hanno evidenziato una potenza di base (in condizioni di relax) inferiore in soggetti in acqua, una ERD minore risulta coerente con tali studi. Dalle differenze risultanti nelle due condizioni è lecito ipotizzare una riorganizzazione dell’attività neuronale in relazione all’immersione in acqua.
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Miani, Davide. "Implementazione di algoritmi di machine learning per la classificazione del movimento tramite segnali elettroencefalografici." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/17582/.
Full textAbstract:
I recenti sviluppi nel campo dell'intelligenza artificiale hanno permesso la decodifica del movimento tramite segnale EEG. È stato dimostrato come sia possibile ottenere ottime performance di classificazione fra più task motori impiegando tecniche di Machine Learning (ML) e di Deep Learning (DL), facendo uso per quest'ultime di reti neurali convoluzionali (Convolutional Neural Networks, CNN). Tuttavia, il gold standard per questo tipo di applicazioni rimane un algoritmo di ML, il Filter Bank Common Spatial Pattern (FBCSP) con classificazione tramite Linear Discriminant Analysis (LDA), anche se simili prestazioni sono state recentemente ottenute con una CNN (Deep ConvNet). L'assenza in letteratura di uno studio che considerasse tutte le principali strategie di addestramento ha ispirato l'indagine svolta in questo elaborato. Sono stati implementati sia l'algoritmo FBCSP+LDA che l'architettura Deep ConvNet, addestrati su un dataset EEG (High-Gamma, disponibile online) ottenuto da 14 soggetti per un totale di 13484 trial motori divisi in 4 classi. L'addestramento con trial appartenenti ad un unico soggetto non ha solamente confermato i risultati precedenti, ma anche dimostrato che impiegando un miglior partizionamento del dataset le CNN sono in grado di superare significativamente le accuratezze di FBCSP+LDA (98.2% vs. 89.6%). L'addestramento con trial appartenenti a più soggetti ha ribadito la superiorità delle CNN (71.5% vs. 47.2%); il divario si amplia ulteriormente utilizzando tecniche di trasferimento della conoscenza (91.3% con transfer learning). Inoltre, addestrando i classificatori con diverse finestre temporali sui trial, si è dimostrato come le CNN siano in grado di raggiungere ugualmente buone performance (87.8% vs. 48.6%). In conclusione, questo studio evidenzia come l'uso di CNN rispetto ad altre metodologie di ML sia in grado di decodificare il segnale EEG con ottime prestazioni anche utilizzando strategie di addestramento differenti.
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Onofri, Silvia. "Acquisizione e analisi del segnale EEG per applicazioni di neurofeedback." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018. http://amslaurea.unibo.it/15734/.
Full textAbstract:
Il neurofeedback, detto anche EEG biofeedback, è una tecnica terapeutica, non invasiva, che presenta al paziente in tempo reale la sua attività elettroencefalografica al fine di intervenire al livello neurocognitivo. Attraverso il segnale EEG di retroazione ed opportuni rinforzi audiovisivi il cervello è stimolato a produrre onde cerebrali in specifiche ampiezze ed in specifiche posizioni, fino al raggiungimento di un pattern di attività normalizzato. Lo scopo di questa tesi è fornire un quadro generale del neurofeedback, descrivendo i meccanismi che governano l'autoregolazione del cervello, le procedure di analisi ed elaborazione in tempo reale del segnale EEG, la gestione delle sessioni e le applicazioni in ambito terapeutico. Si cerca infine di mettere in luce le potenzialità ed i limiti di questa tecnica ed i suoi possibili sviluppi futuri.
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Bubani, Francesca. "Acquisizione e analisi di segnali elettroencefalografici in compiti di immersione sensoriale e di working memory." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/17527/.
Full textAbstract:
In questo lavoro sono stati acquisiti ed analizzati i segnali elettroencefalografici (EEG) di dodici soggetti che hanno partecipato ad un esperimento svolto presso il Laboratorio di Realtà Virtuale del Campus di Forlì. Durante l’esperimento ogni soggetto è stato immerso in due ambienti di realtà virtuale che simulavano due configurazioni diverse (in termini di finiture) di una cabina di aereo. Prima di ciascuna immersione, i segnali sono stati acquisiti con realtà virtuale spenta. Inoltre, durante una prova di immersione nella realtà virtuale, ogni soggetto ha eseguito un task di Working Memory; tale task consisteva nell’ esecuzione di un calcolo a mente (sottrazione ricorsiva del numero 17 a partire da 1000). Con tale esperimento si sono voluti analizzare due aspetti: a) La variazione della potenza in banda alpha dei segnali EEG durante la fase di immersione nella realtà virtuale, rispetto alla condizione di realtà virtuale spenta. b) La variazione della potenza in banda alpha durante lo svolgimento del compito di Working Memory. L’analisi si è concentrata sul ritmo alpha in quanto sembra svolgere un ruolo fondamentale in meccanismi attentivi, nel disinibire regioni implicate nel processamento di informazioni rilevanti (diminuzione di alpha) e nell’inibire regioni irrilevanti per il task (aumento di alpha). I risultati ottenuti dalla densità spettrale di potenza dei segnali EEG e dal calcolo della potenza alpha hanno evidenziato: a) un calo di potenza in banda alpha nelle regioni posteriori nel passaggio da realtà virtuale spenta a immersione nella realtà virtuale, imputabile alla stimolazione delle regioni visive posteriori; b) un incremento di potenza alpha nelle regioni posteriori durante il task di Working Memory con immersione nella realtà virtuale rispetto a immersione nella realtà virtuale in assenza di task, imputabile alla necessità di inibire le regioni visive posteriori per isolarsi dall’ambiente esterno e concentrarsi sul calcolo mentale.
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Bosi, Elena. "Sistemi di detezione di attività epilettica nei segnali elettroencefalografici e loro utilità per la terapia." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/21809/.
Full textAbstract:
L’epilessia è una patologia neurologica che si manifesta attraverso crisi epilettiche, improvvise e ricorrenti interruzioni delle normali funzioni cerebrali, che spesso portano ad una alterazione dello stato di coscienza del soggetto. L’aspetto peculiare delle crisi, ossia l’avvenire in modo improvviso e apparentemente imprevedibile, è anche quello maggiormente debilitante per il paziente, sia dal punto di vista fisico che psicologico.
Benché la maggioranza dei soggetti epilettici ottenga il controllo delle crisi attraverso terapia farmacologica, il 25% dei pazienti presenta crisi non controllabili attraverso le odierne terapie disponibili. Diventa quindi fondamentale la progettazione di nuovi sistemi non invasivi che consentano, attraverso l’analisi di tracciati elettroencefalografici (EEG), la detezione delle crisi epilettiche, anche preventivamente, e che sulla base dei dati rilevati siano utili per il monitoraggio della malattia e per la somministrazione di trattamenti e terapie alternative.
Lo scopo di questa tesi è dimostrare la fattibilità di sistemi di detezione di crisi epilettiche basati su EEG di superficie, proponendo alcuni esempi ritrovati in letteratura. Il primo sistema presentato basa la detezione sulle oscillazioni ad alta frequenza registrate nel tracciato EEG, che si sono rivelate essere buoni biomarker per valutare sia la severità della patologia sia l’outcome del trattamento chirurgico. Il secondo esempio è quello di un sistema closed loop che, in risposta alla rilevazione di precisi cambiamenti nel tracciato EEG o nella frequenza cardiaca riconducibili alla crisi epilettica, attiva la risposta di un dispositivo di stimolazione del nervo vago per ridurre durata e gravità della crisi o evitare che questa abbia luogo. L’ultimo sistema presentato utilizza, con buoni risultati, reti neurali artificiali convoluzionali per classificare i tracciati EEG e determinare se rappresentano attività normale, preictale o ictale.
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Forcelli, Veronica. "Elaborazione di segnali elettroencefalografici per lo studio di potenziali evocati durante compiti di apprendimento associativo." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2014. http://amslaurea.unibo.it/7928/.
Full textAbstract:
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.
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Pirazzini, Gabriele. "Sul possibile ruolo dei ritmi corticali nell’espressione e l’estinzione della paura condizionata: un'analisi di segnali elettroencefalografici." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021.
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Negli ultimi decenni sono stati compiuti importanti progressi nel delineare i circuiti neuronali essenziali nel condizionamento alla paura. Numerose evidenze indicano come l'amigdala sia coinvolta nell'acquisizione, l’immagazzinamento e l’espressione della paura. Studi recenti implicano come l'interazione fra la corteccia prefrontale e l’amigdala risulti fondamentale nell'estinzione della paura condizionata. Nonostante questi progressi, permangono tuttavia questioni ancora aperte e nuovi risultati mettono in discussione la validità delle attuali ipotesi. Inoltre, le ricerche sull’argomento possono fornire importanti informazioni riguardo a nuovi trattamenti per tutta una serie di condizioni patologiche come i disturbi da stress post-traumatico.
L’obiettivo del lavoro di tesi è quello di evidenziare come i ritmi corticali possano svolgere un ruolo di primaria importanza nell’apprendimento, l’espressione e l’estinzione della paura condizionata, oltre che indagare in quali aree cerebrali essi si manifestino. A tal fine sono stati analizzati i dati elettroencefalografici acquisiti su tre soggetti presso il Centro di Ricerche e Studi in Neuroscienze Cognitive di Cesena. L’esperimento si suddivide in due giorni. Durante il primo vengono svolte le fasi di Acquisition ed Extinction mentre nel secondo vengono testati i fenomeni dello Spontaneous Recovery e del Reinstatement.
L’elaborato fornisce conferme a sostegno del ruolo attentivo del ritmo alpha in compiti di attenzione ed apprendimento, suggerendo inoltre ipotesi interessanti sul possibile ruolo centrale del ritmo theta nell’apprendimento della paura condizionata e del ritmo gamma nel successivo processo di estinzione. Vengono così estese all’uomo conclusioni ad oggi avanzate principalmente grazie a studi su roditori e primati. Il presente studio sembra perciò confermare come l’analisi di segnali elettroencefalografici risulti un metodo efficace per l’indagine di questo tipo di paradigma comportamentale.
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Occhini, Matteo. "Tecniche e metodi per lo studio del segnale epilettico." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018.
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L’epilessia è una sindrome cerebrale cronica, a carattere irritativo, caratterizzata da crisi cerebrali focali o diffuse ricorrenti. La crisi epilettica è un evento parossistico causato da una scarica anomala e ipersincrona di aggregati di neuroni del sistema nervoso centrale. Si stima che la diagnosi errata di epilessia si riscontra in circa il 5-30% dei casi. Per questo motivo le tecniche d’indagine, volte principalmente a fornire informazioni dal punto di vista morfologico ed elettrico, sono fondamentali per eseguire una diagnosi corretta e per localizzare determinate aree legate all'insorgenza e alla propagazione della crisi epilettica. Le principali sono l’EEG e la Risonanza magnetica. Sono stati inoltre chiariti i parametri che indirizzano un paziente verso l’operazione chirurgica di rimozione della zona epilettogena, attraverso l’utilizzo d’indagini maggiormente complesse e invasive come la Video-Stereo-EEG, l’ECoG e le tecniche stereotassiche. In seguito vengono definite le terapie palliative, nei casi un cui le terapie farmacologiche disponibili non siano efficaci e l’operazione chirurgica non percorribile. Le principali sono la VNS, la DBS, la callosotomia e la dieta chetogenica. Infine è stata confermata l’importanza della ricerca nel campo dell’epilessia, per portare miglioramenti nella qualità della vita dei pazienti e introdurre nuove tecnologie e possibili terapie.
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Faggi, Giorgia. "Analisi delle caratteristiche del ritmo alpha nei segnali elettroencefalografici in condizioni di occhi aperti e occhi chiusi." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/21808/.
Full textAbstract:
Questo lavoro ha riguardato lo studio del ritmo alpha nei segnali elettroencefalografici (EEG) in due condizioni: occhi chiusi e occhi aperti. I segnali EEG (relativi a 16 elettrodi distribuiti su tutto lo scalpo) sono stati tratti da un dataset disponibile online, e riguardano 20 soggetti sani a cui, nel corso della registrazione, veniva chiesto alternativamente di chiudere e di aprire gli occhi mantenendo la condizione per 10 secondi. L’elaborazione dei segnali EEG è consistita in un filtraggio passa-banda e nella successiva estrazione delle epoche ad occhi chiusi e ad occhi aperti; quindi, è stata stimata la densità spettrale di potenza di ciascun canale separatamente nelle epoche ad occhi chiusi e ad occhi aperti, per evidenziare la differenza nel contenuto frequenziale tra le due condizioni. Per determinare con maggiore precisione la potenza in banda alpha per ciascun soggetto, si è tenuto conto della variabilità interindividuale, identificando per ogni soggetto la Individual Alpha-band Window (IAW), ovvero il proprio intervallo individuale di frequenze alpha. La IAW è stata determinata usando un algoritmo già esistente, sfruttando lo spettro di potenza ad occhi chiusi, nel quale il ritmo alpha è più marcato. Ѐ stata quindi calcolata la potenza in banda alpha (nella IAW) di ciascun soggetto per ciascun elettrodo, evidenziando le differenze tra le due condizioni, con la potenza ad occhi chiusi nettamente superiore, e valori di potenza maggiori negli elettrodi posteriori. Le successive analisi hanno riguardato la valutazione di una possibile relazione tra la potenza in banda alpha (nei canali posteriori ad occhi chiusi) e le caratteristiche dei soggetti: il genere, l’età e il livello di stress dichiarato. Infine, è stata confrontata la potenza in banda alpha tra i due emisferi. I risultati mostrano un generale accordo con la letteratura. Il lavoro svolto ha consentito di approcciare elaborazioni e problematiche di analisi proprie dei segnali biomedici reali.
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Genestreti, Sara. "Impiego di una rete neurale convoluzionale per la decodifica di movimenti di arto superiore tramite segnali elettroencefalografici." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/21807/.
Full textAbstract:
La possibilità di decodificare i movimenti delle varie parti del corpo a partire dai segnali elettroencefalografici (EEG) sta assumendo sempre più importanza: infatti, tale decodifica può consentire di comprendere meglio i correlati neurali alla base del movimento (e le loro alterazioni nelle patologie) e può contribuire alla realizzazione di Brain-Computer Interface. Tra le tecniche di intelligenza artificiale che appaiono più promettenti in questo ambito vi sono le reti neurali convoluzionali (CNN). In questo elaborato di tesi, è stata impiegata una CNN, già proposta in letteratura, per un nuovo compito di decodifica di segnali EEG, consistente nella decodifica di tre classi di movimento: apertura-chiusura della mano, prono-supinazione dell’avambraccio, flesso-estensione del gomito. Il dataset utilizzato (segnali EEG e di movimento registrati su 13 soggetti sani) è stato acquisito presso la Graz University of Technology e reso disponibile pubblicamente. Inizialmente, i segnali EEG del dataset sono stati elaborati così da verificare la presenza del Movement Related Cortical Potential (MRCP), ovvero un potenziale EEG negativo che ha inizio prima dell’onset del movimento e per analizzare differenze spazio-temporali nell’MRCP con il tipo di movimento. Successivamente, la rete è stata addestrata al riconoscimento delle tre classi di movimento e le prestazioni di decodifica valutate su un test set. Inoltre, è stato applicato un metodo che quantifica l’importanza delle feature spazio-temporali dell’input dato alla rete per la discriminazione delle tre classi, in modo da identificare quali elettrodi e quali intervalli temporali dell’input siano più rilevanti per la decodifica di ciascuna classe. In questo modo, viene fornita un’interpretazione delle feature rilevanti apprese dalla rete, e tali feature possono essere confrontate con gli MRCP, per evidenziare se la rete impara caratteristiche diverse (non visibili negli MRCP) utili alla discriminazione.
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Carloni, Gianluca. "Sviluppo di un' Interfaccia Grafica Utente in Matlab per la visualizzazione e l’analisi spettrale di segnali elettroencefalografici ed elettrocardiografici." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018. http://amslaurea.unibo.it/16489/.
Full textAbstract:
In questo lavoro è stata sviluppata una Interfaccia Grafica Utente (Graphical User Interface, GUI) in MATLAB, testata ed applicata sui segnali elettroencefalografici (EEG) ed elettrocardiografici (ECG) acquisiti su soggetti sani in due diversi esperimenti, al fine di consentire la visualizzazione e l’analisi spettrale di questi segnali mediante una grafica user-friendly. Uno dei due esperimenti era finalizzato a valutare l’effetto sui soggetti di diverse componenti attentive; l’altro esperimento era finalizzato ad investigare l’effetto di ambienti di realtà virtuale. L’attenzione è stata posta sui potenziali bioelettrici EEG ed ECG per la loro spontaneità, facilità d’acquisizione in modo non invasivo, e per la loro suscettibilità di modificarsi in risposta a variazioni dello stato attentivo ed emotivo (stress, gradimento, coinvolgimento) del soggetto. Lo scopo della GUI realizzata è consentire ad un utilizzatore di visualizzare in modo appropriato i segnali EEG ed ECG acquisiti nei due esperimenti e quindi di condurre un’opportuna analisi degli stessi. Più precisamente, servendosi degli strumenti messi a disposizione nel piano di lavoro della GUI, l’utente può selezionare il sistema di acquisizione utilizzato nell’esperimento, caricare i dati di interesse, visualizzare i tracciati EEG ed ECG nel tempo, estrarre la densità spettrale di potenza di tali segnali, calcolarne la potenza in specifiche bande e salvare risultati significativi. Inoltre, la GUI è passibile di modificazioni ed ampliamenti in risposta alla nascita di esigenze future. L’utilità della GUI realizzata non si limita alla sola analisi dei dati acquisiti nei due specifici esperimenti ma il suo utilizzo si potrà estendere anche a studi sperimentali futuri, fornendo gli strumenti per una appropriata visualizzazione e analisi dei risultati, e anche in future attività didattiche, come utile mezzo di apprendimento per gli studenti.
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Babini, Federico. "Il potenziale cerebrale P300 evocato da stimoli acustici: acquisizione e analisi." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/18880/.
Full textAbstract:
Questo lavoro di tesi ha riguardato i Potenziali Evento Correlati (ERP) in risposta a stimoli uditivi, con particolare riferimento alla componente P300. Quest’ultima si manifesta maggiormente in risposta alla presentazione di uno stimolo raro immerso in una sequenza di stimoli più frequenti (paradigma di oddball). In primo luogo si è voluto sviluppare un protocollo sperimentale di oddball acustico che permettesse di acquisire segnali EEG sincronizzati con un trigger. Questo sistema doveva essere in grado di:
- generare una successione di due stimoli acustici con diversa caratteristica fisica, di cui uno frequente e uno raro, presentati in modo random;
- generare un trigger sincronizzato con l’inizio di ciascun stimolo;
- rendere il trigger adatto alla sua acquisizione da parte di un sistema EEG (OpenBCI) simultaneamente ai segnali elettroencefalografici;
- segmentare i segnali EEG in epoche sulla base del trigger, per l’estrapolazione degli ERP con la tecnica dell’averaging.
Il secondo obiettivo di questo lavoro di tesi è stato quello di testare il funzionamento del sistema, acquisendo i segnali EEG su alcuni soggetti sottoposti al paradigma di oddball acustico implementato, e calcolando i potenziali ERP in risposta allo stimolo standard e allo stimolo deviante. Questo è stato fatto usando due paradigmi di oddball: un paradigma di oddball passivo (in cui non è richiesta alcuna risposta comportamentale) e un paradigma di oddball attivo (in cui è richiesta una risposta comportamentale in corrispondenza allo stimolo deviante).
L’utilizzo dei due paradigmi di oddball ha permesso di valutare come la P300 si manifesti maggiormente in risposta allo stimolo deviante rispetto allo stimolo standard e come l’attenzione volontaria posta verso lo stimolo deviante (target) durante la prova attiva possa generare una componente P300 di ampiezza maggiore rispetto alla prova passiva.
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Fraternali, Matteo. "Acquisizione di segnali EEG durante compiti di reaching e analisi dei potenziali evocati motori." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/24023/.
Full textAbstract:
Questo elaborato si è concentrato sull’analisi degli MRCP (Motion Related Cortical Potential), ovvero una variazione nel segnale elettroencefalografico associata ad eventi motori, consistenti, in questo studio, in movimenti di reaching. Lo studio degli MRCP può contribuire a comprendere i correlati neurali del movimento, migliorando le conoscenze neurofisiologiche e in prospettiva supportando lo sviluppo di metodi per la decodifica del movimento da utilizzare in Brain-Computer Interface o neuroprotesi. È stato quindi proposto e realizzato un set-up sperimentale per il compimento dei movimenti di reaching e per l’acquisizione del segnale EEG a 64 canali.
Ai 10 soggetti acquisiti è stato chiesto, aiutandosi con un manipolo meccanico, di compiere dei movimenti di reaching verso una posizione target, definita dall’accensione del led posto in corrispondenza alla stessa, e dunque di ritornare alla posizione di riposo dopo un ulteriore segnale generato dal medesimo led. Nel lavoro sono state codificate 5 posizioni discrete, poste a 0°, 45°, 90°, 135° e 180°, su una semicirconferenza il cui centro era il punto di partenza e di ritorno del movimento.
I segnali sono quindi stati ricampionati, filtrati, suddivisi in epoche, trattati con le tecniche ICA (Independent Component Analysis), re-referenziati e poi elaborati con la tecnica dell’averaging, per estrarre gli MRCP, che appaiono come una deflessione negativa in corrispondenza dell’onset del movimento. Degli MRCP è stata presentata sia la loro distribuzione topologica a livello di scalpo, sia il loro andamento nel tempo, per ciascuna delle 5 posizioni target, evidenziando un particolare interessamento della porzione relativa alla corteccia motoria. Inoltre, sono state effettuate analisi statistiche anche suddividendo le 5 posizioni in 3 classi, rispettivamente right-center-left e top-middle-bottom, evidenziando maggiori differenze nel confronto right vs left.