Sviluppo e test di un sistema BCI SSVEP-based

Talevi, Luca (2016) Sviluppo e test di un sistema BCI SSVEP-based. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria biomedica [L-DM270] - Cesena
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Abstract

Una Brain Computer Interface (BCI) è un dispositivo che permette la misura e l’utilizzo di segnali cerebrali al fine di comandare software e/o periferiche di vario tipo, da semplici videogiochi a complesse protesi robotizzate. Tra i segnali attualmente più utilizzati vi sono i Potenziali Evocati Visivi Steady State (SSVEP), variazioni ritmiche di potenziale elettrico registrabili sulla corteccia visiva primaria con un elettroencefalogramma (EEG) non invasivo; essi sono evocabili attraverso una stimolazione luminosa periodica, e sono caratterizzati da una frequenza di oscillazione pari a quella di stimolazione. Avendo un rapporto segnale rumore (SNR) particolarmente favorevole ed una caratteristica facilmente studiabile, gli SSVEP sono alla base delle più veloci ed immediate BCI attualmente disponibili. All’utente vengono proposte una serie di scelte ciascuna associata ad una stimolazione visiva a diversa frequenza, fra le quali la selezionata si ripresenterà nelle caratteristiche del suo tracciato EEG estratto in tempo reale. L’obiettivo della tesi svolta è stato realizzare un sistema integrato, sviluppato in LabView che implementasse il paradigma BCI SSVEP-based appena descritto, consentendo di: 1. Configurare la generazione di due stimoli luminosi attraverso l’utilizzo di LED esterni; 2. Sincronizzare l’acquisizione del segnale EEG con tale stimolazione; 3. Estrarre features (attributi caratteristici di ciascuna classe) dal suddetto segnale ed utilizzarle per addestrare un classificatore SVM; 4. Utilizzare il classificatore per realizzare un’interfaccia BCI realtime con feedback per l’utente. Il sistema è stato progettato con alcune delle tecniche più avanzate per l’elaborazione spaziale e temporale del segnale ed il suo funzionamento è stato testato su 4 soggetti sani e comparato alle più moderne BCI SSVEP-based confrontabili rinvenute in letteratura.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Talevi, Luca
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
BCI,SSVEP,EEG,CCA,Chance level,ITR,Canonical Correlation Analysis,Information Transmission Rate,Support Vector Machine,SVM,Machine Learning,Sinc-windowing,Brain Computer Interface,Steady State Visual Evoked Potentials
Data di discussione della Tesi
6 Ottobre 2016
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