Sistemi di detezione di attività epilettica nei segnali elettroencefalografici e loro utilità per la terapia

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.