Sviluppo di un protocollo di

comunicazione basato sull’uso

di una SSVEP-BCI per pazienti

con la sclerosi laterale

amiotrofica in CLIS

Relatore: Luca Mesin Candidata: Francesca Arlotta

Introduzione e motivazione • L’evoluzione tecnologica ha portato allo sviluppo di sistemi di brain

computer interface che permettono la comunicazione non verbale

• Esistono protocolli usabili anche per pazienti che non hanno più la

possibilità di rispondere con il movimento delle palpebre o l’uso dello

sguardo.

Questo lavoro consiste in:

• una validazione di un sistema SSVEP-BCI-based per pazienti SLA;

• l’implementazione un nuovo algoritmo per la rilevazione della

risposta.

Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015

Sclerosi Laterale Amiotrofica

• Incidenza 2-3 casi su 100.000

Prevalenza 6-8 casi su 100.000

Sintomi

• Fascicolazione

• Diminuzione della forza muscolare

• Crampi e atrofia muscolare

• Disturbi del linguaggio

Trattamenti

• Rilozul

• Diazepam

• Non c’è una cura definitiva

Con il progredire della SLA, i soggetti perdono totalmente il controllo

motorio, ma non la capacità di pensare e ragionare.

Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015

Brain Computer Interface

Algoritmo di traduzione

1. Adattamento iniziale

al singolo soggetto

2. Continuo adattamento

alle caratteristiche del

segnale

3. L’algoritmo si adatta

totalmente al soggetto

Segnale Richiede

training

ITR

(bits/min)

VEP NO 60-100

SCP SI 5-12

P300 NO 20-25

Sensorimotor rhythms

SI 3-35

Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015

Steady State VEP • Risposte evocate da stimoli visivi

• Periodici

• Meglio nel dominio della frequenza

• Forte interindividualità

Rilevazione di un segnale SSVEP

• Stima spettrale

• Analisi di correlazione canonica

• Analisi di correlazione canonica multicanale

Sistemi BCI basati sull’uso dello SSVEP

• t-VEP, f-VEP, c-VEP

• Stimolo semplice o complesso

Segnale ITR

(bits/min)

t-VEP < 30

f-VEP 30-60

c-VEP > 30

Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015

Programma per la stimolazione visiva

1. Posizionamento elettrodi

2. Monitoraggio EEG

3. Stimolazione visiva

4. Risposta SI-NO

• Sistema Enobio per la BCI con

software NIC

• Matlab® con Psychtoolbox

Test 1 2

Trial 1 2 3 4 5 6 7 8

Risposta da

dare

SI SI SI SI NO NO NO NO

Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015

Programma per la stimolazione visiva f = 15 Hz f = 20 Hz

Per ogni esecuzione del protocollo, il test viene eseguito 2 volte

staticamente e 1 volta con le scritte in movimento

Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015

Programma per la stimolazione visiva

Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015

NO Trial

Soggetto 1 2 3

S1 75% 75% 75%

S2 75% 75% 0%

S3 0% 0% 0%

S4 0% 75% 0%

Media 37,5% 56,25% 37,5%

SI Trial

Soggetto 1 2 3

S1 0% 75% 75%

S2 0% 75% 0%

S3 0% 0% 75%

S4 0% 0% 75%

Media 18,75% 37,5% 56,25%

• Il primo trial ha l’accuracy minore in assoluto

• I test con scritta in movimento hanno un’accuracy maggiore

• ITR: 3-4 bit/min

• Accuracy: minima 18,5% - massima 56,25%

Programma per la stimolazione visiva

Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015

Metodo per la stima dello SSVEP

• Il sistema di rilevamento del segnale SSVEP

• Correlazione canonica per ogni canale

• Segnale modello dato da onde seno e coseno alle frequenze di

stimolazione

• Calcolo della potenza dello SSVEP, usato come criterio di risposta

Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015

Validazione leave-one-out

1 • Estrazione tracciati EEG

2

• Filtro anticausale

• Stima Spettrale

3

• Implementazione di una validazione leave-one-out

4 • Nuova classificazione offline dei trial

Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015

Validazione leave-one-out

1 • Estrazione tracciati EEG

2

• Filtro anticausale

• Stima Spettrale

3

• Implementazione di una validazione leave-one-out

4 • Nuova classificazione offline dei trial

Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015

Stima spettrale

f = 15 Hz f = 20 Hz

Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015

Spettro Medio – 15 Hz

• La risposta in

frequenza che

avrebbe dovuto

essere correlata a

15 Hz presenta

picchi intorno a

11-13 Hz.

Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015

Spettro Medio – 20 Hz

• La risposta in frequenza

che avrebbe dovuto

essere correlata a 20 Hz

presenta picchi intorno

a 16-19 Hz.

• Cercare la risposta

del soggetto

esattamente a 15 e 20

Hz potrebbe essere

un criterio limitante

Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015

Validazione leave-one-out

1 • Estrazione tracciati EEG

2

• Filtro anticausale

• Stima Spettrale

3

• Implementazione di una validazione leave-one-out

4 • Nuova classificazione offline dei trial

Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015

Validazione leave-one-out

YES NO

Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015

Validazione leave-one-out

YES NO

Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015

Validazione leave-one-out

1 • Estrazione tracciati EEG

2

• Filtro anticausale

• Stima Spettrale

3

• Implementazione di una validazione leave-one-out

4 • Nuova classificazione offline dei trial

Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015

Validazione leave-one-out

• Per ogni prova sperimentale, vengono prodotti due grafici che

riportano quali trial sono correttamente correlati in frequenza

• Le risposte dei soggetti sono maggiormente correlate alle

frequenze maggiori

• Accuracy 59,38%

Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015

Conclusioni e sviluppi futuri

• Il nuovo algoritmo di validazione ha un’accuracy

maggiore del precedente

• Inoltre permette l’adattabilità al soggetto che usa il

sistema

Sviluppi futuri

• Eventuali modifiche alla grafica di stimolazione,

restringendo la zona di stimolazione visiva

• Uso del solo canale più significativo per la validazione

• Uso del nuovo validatore per la rilevazione della risposta,

anche durante lo svolgimento della prova sperimentale

Francesca Arlotta - 22 ottobre 2015