Analisi del segnale EEG per l'individuazione di biomarker quantitativi in depressione

Il disturbo depressivo maggiore è il disturbo psichiatrico maggiormente diffuso nella popola- zione, e il suo impatto sulla qualità della vita dell’individuo è tale da renderlo la prima causa di disabilità a livello mondiale secondo l’OMS. La diagnosi dei disturbi depressivi e dei disturbi psichiatrici in generale è complicata e spesso inaffidabile, per questo l’individuazione di bio- marcatori quantitativi rappresenta un fattore chiave nella diagnosi precoce della depressione, che è importante al fine di gestire meglio lo sviluppo e la progressione della malattia. L’elettroencefalogramma (EEG) offre ampie possibilità nell’ambito dei biomarcatori per quanto concerne il disturbo depressivo maggiore, e negli ultimi decenni sono stati proposti numerosi metodi innovativi per estrre dal segnale parametri volti a classificarlo come normale o patolo- gico. Nel presente elaborato, dopo aver introdotto le basi neurofisiologiche che stanno all’origine del segnale EEG, verranno descritti il setup di acquisizione e la strumentazione utilizzata per la registrazione del segnale. Infine ci si soffermerà sulle principali tecniche di elaborazione del se- gnale, a partire dagli approcci lineari tradizionali per arrivare poi ai nuovi approcci matematici che rendono conto delle non-linearità dell’attività elettrica cerebrale. Si porrà particolare attenzione alla Short Time Fourier Transform (STFT) e alla Wavelet Tran- sform (WT) per quanto riguarda i metodi di analisi lineari, mentre tra i metodi non lineari si approfondiranno la Dimensione Frattale (FD) e l’Entropia Approssimata (ApEn).