STUDIO DEI POTENZIALI EVOCATI NELL’AMBITO DELLE BCI E SVILUPPO DI UN ODDBALL TEST PER LA RILEVAZIONE DELLA P300

This thesis aims to analyze the study of evoked potentials in the context of Brain Computer Interfaces (BCI), offering an overview of the concepts and applications of such signals, also focusing on the state of the art and the future of this type of technology. The first chapter will deal with the introduction to the BCI context, the aims and objectives of the research. The second chapter analyzes the state of the art of the aforementioned technology, offering an overview of its history, types and main uses. The third chapter offers a general background with some notes on anatomy, in particular small references to the brain, the nervous system, and some invasive techniques not associated with BCI, in particular: electroencephalography, magnetoencephalography and stereoelectroencephalography. In the fourth chapter we delve into the IT part, particular attention is paid to the difference between the two main types of algorithms for the analysis of brain signals: ICA and PCA. An introduction to the two algorithms is offered in order to understand how they work, subsequently presenting a comparison between the two, through a script created using the Python programming language, in order to determine the most suitable one. In the fifth chapter, a general overview of EEGLAB, a MATLAB tool for processing data obtained from encephalography, will be presented. We will show how to perform an intelligent analysis of the dataset, highlighting how to appropriately extract the P300 components. Finally, in the last chapter we will illustrate the development of an Oddball Test written in HTML, CSS and Javascript for the detection of rare figures on various sets of pre-established images. This thesis concludes with a summary of the topics covered, the results obtained from the research and a quick excursus on future prospects, citing ethics and any risks. Overall, the study offers an in-depth analysis of Brain Computer Interfaces, an increasingly topical area in recent times, paying particular attention to the theoretical and practical analysis of EEG signals, in particular on the detection of the P300 and on the creation of a test to highlight these components.

Questa tesi si pone l'obiettivo di analizzare lo studio dei potenziali evocati nell'ambito delle Brain Computer Interface (BCI), offrendo una panoramica su concetti ed applicazioni di tali segnali, concentrandosi anche sullo stato dell'arte e sul futuro di questo tipo di tecnologia. Nel primo capitolo sarà trattata l'introduzione al contesto delle BCI, gli scopi e gli obiettivi della ricerca. Nel secondo capitolo si analizza lo stato dell'arte della tecnologia sopracitata offrendo una visione d'insieme su storia, tipologie e principali utilizzi. Nel terzo capitolo si offre un background generale con alcuni cenni di anatomia, in particolare piccoli richiami sul cervello, sul sistema nervoso, su alcune tecniche invasive e non associate alla BCI, in particolare: l'elettroencefalografia, la magnetoencefalografia e la stereoelettroencefalografia. Nel quarto capitolo ci si addentra nella parte informatica, viene posta particolare attenzione alla differenza tra i due tipi principali di algoritmi per l'analisi di segnali cerebrali: ICA e PCA. Viene offerta un'introduzione ai due algoritmi in modo da capirne le modalità di funzionamento, presentando successivamente una comparazione tra i due, attraverso uno script realizzato utilizzando il linguaggio di programmazione Python, al fine di determinarne il più adatto. Nel quinto capitolo verrà presentata una panoramica generale di EEGLAB, tool di MATLAB per l'elaborazione di dati ottenuti dall'encefalografia. Verrà mostrato come effettuare un'analisi intelligente del set di dati, evidenziando come estrarre in maniera opportuna le componenti P300. Infine, nell'ultimo capitolo verrà illustrato lo sviluppo di un Oddball Test scritto in HTML, CSS e Javascript per la rilevazione di figure rare su vari set di immagini prestabilite. Tale tesi si conclude con una sintesi degli argomenti trattati, i risultati ottenuti dalla ricerca ed un rapido excursus sulle prospettive future, citando etica ed eventuali rischi. Nel complesso, lo studio offre un'analisi approfondita sulle Brain Computer Interface, un ambito sempre più attuale nell'ultimo periodo, prestando particolare attenzione all'analisi teorica e pratica dei segnali EEG, in particolare sulla rilevazione della P300 e sulla creazione di un test per evidenziare tali componenti.