Modellazione della percezione di fosfeni per migliorare le stimolazioni intracorticali nelle neuroprotesi visive

La cecità è un disturbo invalidante definito come la mancanza della vista in uno o entrambi gli occhi. Questa condizione ha un impatto negativo non solo sulla qualità della vita delle persone, ma anche sulla salute fisica e mentale e sui costi sanitari. Le cause della cecità possono essere molteplici: difetti congeniti, lesioni o malattie degenerative. In alcuni di questi casi, le neuroprotesi visive possono essere una valida soluzione clinica. Le varie tipologie di neuroprotesi attualmente in sviluppo permettono la stimolazione di diverse strutture del sistema visivo. In particolare, in questo contesto verranno analizzate le protesi visive corticali. La percezione visiva artificiale generata dalle neuroprotesi si manifesta sotto forma di lampi di luce chiamati fosfeni, ma presenta una risoluzione limitata e risulta molto diversa dalla percezione visiva naturale, rendendo difficile l’interpretazione delle immagini per i pazienti. Per questo motivo, una parte significativa della ricerca nel campo delle neuroprotesi visive è dedicata al miglioramento dei modelli di codifica dell'informazione visiva. Una delle tecniche più utilizzate in questo contesto è la visione protesica simulata (SPV). La SPV è una tecnica non invasiva che consente di testare la funzionalità delle protesi visive utilizzando modelli matematici che ne replicano il comportamento. Lo scopo di questa tesi è analizzare uno dei più recenti approcci alla SPV, attraverso un’analisi compilativa e la valutazione di un simulatore computazionale sviluppato dal Roelfsema Group del Netherlands Institute for Neuroscience. Il paper preso in esame presenta un modello di simulatore di fosfeni che ha lo scopo di migliorare il realismo percettivo dei fosfeni e ottimizzare, tramite tecniche di apprendimento automatico, i parametri di stimolazione nelle neuroprotesi visive corticali.