Brain-Computer Interface per riabilitazione motoria e cognitiva

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.