Gregori, Federica
(2020)
Sistemi di comunicazione alternativa basati su Brain Computer Interface: stato dell’arte e prospettive future.
[Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in
Ingegneria biomedica [L-DM270] - Cesena
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Abstract
Con il termine Brain-Computer Interface (BCI) si indica un sistema hardware e software che permette, a partire da segnali di origine cerebrale, di tradurre le intenzioni dell’utente in comandi per il controllo di un dispositivo di output, come computer, sintetizzatori vocali, apparecchi di assistenza e neuroprotesi. Questa tipologia di applicazioni non richiede l’impiego di muscoli periferici, poiché sfrutta solamente specifici segnali generati dall’attività cerebrale. In particolare, il presente elaborato tratta le BCI-speller, ovvero sistemi che permettono la scrittura di un testo sfruttando le variazioni del segnale elettroencefalografico (EEG) suscitate attraverso un’interfaccia grafica (GUI). La GUI è costituita da lettere, simboli e numeri opportunamente presentati, così che, se il soggetto presta attenzione ad uno di essi, particolari potenziali cerebrali vengono elicitati nell’EEG e sfruttati per identificare e quindi selezionare tale simbolo. L’obiettivo dell’elaborato è introdurre l’emergente e promettente campo di ricerca delle BCI, facendo luce sulle caratteristiche dei componenti che le caratterizzano e sulle varie applicazioni a cui si prestano, concentrandosi sulle BCI-speller. A tal fine, sono state presentate BCI-speller basate su due particolari potenziali cerebrali (P300 e SSVEP), ponendo particolare attenzione sugli aspetti che possono portare ad un loro miglioramento. Maggiore enfasi è stata quindi posta sulle diverse GUI delle BCI-speller basate su questi potenziali, in quanto modifiche associate alla presentazione dello stimolo e alla facilità d’uso di queste interfacce possono migliorare in prima battuta il potenziale elicitato, e di conseguenza la prestazione generale della BCI. Infine, sono stati evidenziati i vantaggi e i limiti associati a queste tecnologie, nonché gli sviluppi futuri nella prospettiva di un impiego quotidiano di queste tecnologie da parte di pazienti affetti da disturbi neuromuscolari.
Abstract
Con il termine Brain-Computer Interface (BCI) si indica un sistema hardware e software che permette, a partire da segnali di origine cerebrale, di tradurre le intenzioni dell’utente in comandi per il controllo di un dispositivo di output, come computer, sintetizzatori vocali, apparecchi di assistenza e neuroprotesi. Questa tipologia di applicazioni non richiede l’impiego di muscoli periferici, poiché sfrutta solamente specifici segnali generati dall’attività cerebrale. In particolare, il presente elaborato tratta le BCI-speller, ovvero sistemi che permettono la scrittura di un testo sfruttando le variazioni del segnale elettroencefalografico (EEG) suscitate attraverso un’interfaccia grafica (GUI). La GUI è costituita da lettere, simboli e numeri opportunamente presentati, così che, se il soggetto presta attenzione ad uno di essi, particolari potenziali cerebrali vengono elicitati nell’EEG e sfruttati per identificare e quindi selezionare tale simbolo. L’obiettivo dell’elaborato è introdurre l’emergente e promettente campo di ricerca delle BCI, facendo luce sulle caratteristiche dei componenti che le caratterizzano e sulle varie applicazioni a cui si prestano, concentrandosi sulle BCI-speller. A tal fine, sono state presentate BCI-speller basate su due particolari potenziali cerebrali (P300 e SSVEP), ponendo particolare attenzione sugli aspetti che possono portare ad un loro miglioramento. Maggiore enfasi è stata quindi posta sulle diverse GUI delle BCI-speller basate su questi potenziali, in quanto modifiche associate alla presentazione dello stimolo e alla facilità d’uso di queste interfacce possono migliorare in prima battuta il potenziale elicitato, e di conseguenza la prestazione generale della BCI. Infine, sono stati evidenziati i vantaggi e i limiti associati a queste tecnologie, nonché gli sviluppi futuri nella prospettiva di un impiego quotidiano di queste tecnologie da parte di pazienti affetti da disturbi neuromuscolari.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Gregori, Federica
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
BCI speller,elettroencefalografia,potenziale P300,Steady State Visually Evoked Potential,Graphical User Interface
Data di discussione della Tesi
12 Marzo 2020
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Gregori, Federica
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
BCI speller,elettroencefalografia,potenziale P300,Steady State Visually Evoked Potential,Graphical User Interface
Data di discussione della Tesi
12 Marzo 2020
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