I disturbi della coscienza (Disorders of Consciousness, DoC) insorgono a seguito di gravi lesioni cerebrali e sono caratterizzati da veglia e consapevolezza ridotte o del tutto assenti: a seconda del tipo di condizione, il paziente può mostrare dei riflessi in risposta a specifiche stimolazioni. Tramite le Interfacce Cervello-Computer (Brain-Computer Interfaces, BCI), è possibile tradurre l’attività cerebrale del paziente in un segnale utilizzabile per stabilire il grado di consapevolezza del paziente e supportare la diagnosi clinica. Il potenziale evocato P300 è il segnale di controllo più utilizzato per le BCI, ma a causa del rumore di sottofondo elettroencefalografico spesso sono necessarie molteplici acquisizioni, che rendono il processo inefficiente. Per superare questo limite, tramite avanzati algoritmi di classificazione e l'impiego di reti neurali è possibile rilevare un unico segnale elettroencefalografico, a partire dal quale estrarre il segnale P300 e conseguentemente distinguere se è stato provocato da uno stimolo uditivo o visivo.

Interfacce Cervello-Computer nei disturbi della coscienza: analisi delle tecniche di classificazione single-trial del potenziale evocato P300

MARTIN, PAOLA
2025/2026

Abstract

I disturbi della coscienza (Disorders of Consciousness, DoC) insorgono a seguito di gravi lesioni cerebrali e sono caratterizzati da veglia e consapevolezza ridotte o del tutto assenti: a seconda del tipo di condizione, il paziente può mostrare dei riflessi in risposta a specifiche stimolazioni. Tramite le Interfacce Cervello-Computer (Brain-Computer Interfaces, BCI), è possibile tradurre l’attività cerebrale del paziente in un segnale utilizzabile per stabilire il grado di consapevolezza del paziente e supportare la diagnosi clinica. Il potenziale evocato P300 è il segnale di controllo più utilizzato per le BCI, ma a causa del rumore di sottofondo elettroencefalografico spesso sono necessarie molteplici acquisizioni, che rendono il processo inefficiente. Per superare questo limite, tramite avanzati algoritmi di classificazione e l'impiego di reti neurali è possibile rilevare un unico segnale elettroencefalografico, a partire dal quale estrarre il segnale P300 e conseguentemente distinguere se è stato provocato da uno stimolo uditivo o visivo.
2025
Brain-Computer Interfaces in disorders of consciousness: an analysis of single-trial classification techniques of the P300 evoked potential
BCI
DoC
P300
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/115118