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Studio sperimentale sul ruolo dello real-time

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Presentazione sul tema: "Studio sperimentale sul ruolo dello real-time"— Transcript della presentazione:

1 Studio sperimentale sul ruolo dello real-time
UNIVERSITÁ DEGLI STUDI DI BRESCIA Corso di Laurea in Medicina e Chirurgia Tesi di Laurea Studio sperimentale sul ruolo dello real-time Fuzzy BCI (Brain-Computer Interface) in pazienti con la sindrome Locked-in LAUREANDO: Andriy Oliynyk MATRICOLA N° RELATORE: Prof. Alessandro Padovani CORRELATORE: Prof. Nicola Latronico ANNO ACCADEMICO

2 INTRODUZIONE: la sindrome "Locked-in"
Definizione: La sindrome “Locked-in" (LIS) è una malattia neurologica di de- efferentazione motoria selettiva sopranucleare con apertura oculare protratta, tetraplegia, anartria, funzione cognitiva conservata e codice comunicativo di base, mediante movimenti oculari verticali o ammiccamento delle palpebre. Cenni storici: Alessandro Dumas - ‘Il Conte di Montecristo’ Emile Zola – ‘Thérèse Raquin’ Darolles (neurologo francese) Plum F. and Posner J.B. (The Diagnosis of Stupor and Coma. Davis, F.A., Philadelphia, PA.) 2

3 Classificazione (modificata da Bauer 1979)
INTRODUZIONE: la sindrome "Locked-in" Classificazione (modificata da Bauer 1979) Sintomatologia Classica Tetraplegia, anartria, paralisi degli ultimi nervi cranici, coscienza integra, comunicazione attraverso i movimenti oculari Parziale/Incompleta Presenza di alcune attività motorie oltre a quella delle palpebre e degli occhi Totale/Completa Paziente completamente immobile con oftalmoplegia completa e impossibilitato a comunicare 3

4 /l’origine multifattoriale/
INTRODUZIONE: la sindrome "Locked-in" Cause e meccanismi /l’origine multifattoriale/ Cause Meccanismi Vascolari Ischemia, spasmo vascolare od occlusione dell'arteria basilare, emorragia pontina o subaracnoidea. Traumatiche Trauma cranico, lesioni del tronco encefalico o del mesencefalo, dissezione dell'asse vertebro-basilare, contusione del tronco cerebrale, ascessi pontini Tumore Tumori del tronco encefalico con infiltrazione pontina Neurodegenerativa Sclerosi Laterale Amiotrofica (stadi avanzati) Alterazioni metaboliche Mielinolisi pontina centrale, prolungata ipoglicemia Autoimmune La sindrome di Guillain-Barré, Sclerosi Multipla, reazione al vaccino Inflammatiria Encefalite troncale da Herpes Simplex/Zoster Tossica Medicinali per l’anestesia generale, miorilassanti, sostanze organo-fosforici, droghe. 4

5 INTRODUZIONE: la sindrome "Locked-in"
Andamento e prognosi Non esiste un protocollo standard di trattamenti. Il ritorno a condizioni di buona capacità motoria è molto rara. La prognosi – sfavorevole, ma migliore per le forme non vascolari. Sopravvivenza: media – 42 mesi; 20% dei pazienti - oltre 10 anni, in singoli casi - diverse decadi. Possibilità di comunicare: perdita irreversibile. 5

6 L'interfaccia Cervello-Computer
INTRODUZIONE: la sindrome "Locked-in" L'interfaccia Cervello-Computer un sistema che permette all’uomo di comunicare e interagire con l’esterno tramite i soli processi cerebrali, senza l’ausilio dei processi motori. Ma... costo elevato; bassa velocità di trasmissione; bassa accuratezza nel riconoscimento degli eventi cerebrali; bassa accuratezza nella classificazione; stanchezza nel paziente; ... etc. / Oliynyk A., 2014 / 6

7 Scopo dello studio: OBIETTIVI :
Lo sviluppo del metodo e delle vie di comunicazione alternative in pazienti affetti da sindrome “Locked-in”. OBIETTIVI : migliorare gli input cognitivi; migliorare l’elaborazione del segnale; creare l’interfaccia più intuitiva ed utilizzabile nella pratica clinica quotidiana. 7

8 MATERIALI E METODI: 1 su 5 Soggetti Paziente 1 Paziente 2
Approvato dall' Internal Review Board della Facoltà di Medicina dell’Università di Tübinga (Germania) Paziente 1 / femmina, 66 anni, CLIS / Spinale e sporadico SLA da 4 anni prima dello studio. Un anno prima della sessione sperimentale, è entrata in uno stato Locked-in completo, rendendo impossibile la comunicazione con il movimenti degli occhi o con altri ausilii esterni. Punteggio 0/48 nell'ALSFRS-R. Funzioni cognitive parzialmente intatte. Paziente 2 / maschio, 72 anni, LIS / SLA bulbare. Alimentato artificialmente attraverso gastrostomia endoscopica percutanea e 1 anno fa ha cominciato ad essere ventilato artificialmente. Punteggio 0/48, nell' ALSFRS-R. Controllo residuale dello sguardo e parziale uso di una mano per segnalare le risposte (twitch). 8

9 Condizionamento Semantico Classico
MATERIALI E METODI: 2 su 5 Condizionamento Semantico Classico Pensando SI CS1+ Risposta Condizionata EEG “Berlino è la Capitale della Germania“ US Pensando SI CS1- Risposta Condizionata EEG “Berlino è la Capitale della Germania“ Pensando No CS2 EEG “Berlino è la capitale della Spagna“ 9

10 Rappresentazione grafica del
MATERIALI E METODI: 3 su 5 Rappresentazione grafica del disegno sperimentale - Paziente 1 (CLIS): 37 sessione Paziente 2 (LIS): sessione È consistito in 2 settimane. 10

11 MATERIALI E METODI: 4 su 5 Registrazione EEG
Paziente 1 Paziente 2 EASYCAP ed elettrodi di alta qualità sinterizzati Ag/AgCl per la registrazione dell'EEG Posizione degli elettrodi nel sistema di registrazione 10-20 [http://www.beteredingen.nl (creative commons license)]. 11

12 Signal processing /metodo Fuzzy BCI/
MATERIALI E METODI: 5 su 5 Signal processing /metodo Fuzzy BCI/ 1. Filtro digitale bandpass Butterworth 4. Multivariate Centering. 5. De-trending. 6. Down-sampling / Sottocampionamento. 2. Filtro Notch to Ab |H(f)|2 Frequency = Frequency = f dB 7. Feature extraction. 8. Singular Value Decomposition. 9. Fuzzy Clustering. 10. Power Spectral Density. 11. Regressione Lineare Multipla. 3. Filtro spaziale Common Average Reference (CAR) 12. Analisi statistiche. 13. LabVIEW™ (National Instruments, USA). Il metodo è registrato a SIAE il 13/05/2011, no ; ordine D007233 12

13 Acquisizione del segnale
RISULTATI: 1 su 7 Acquisizione del segnale 13

14 RISULTATI: 2 su 7 Pre-processing
Butterworth bandpass filtering (0,3-40 Hz) + De-trending Smoothing and averaging. Down-sampling and interpolation with spline Spatial CAR-filtering 14

15 RISULTATI: 3 su 7 Le medie dell`EEG registrate al canale Fz (A) e F3 (B) nel Paziente 1 (CLIS) dopo classificazione A B Media CS1− blu CS2 rosso La risposta corticale Fz F3 Dopo processing Fz F3 L'analisi dello spettro Fz F3 15

16 Le medie dell`EEG registrate al
RISULTATI: 4 su 7 Le medie dell`EEG registrate al canale Fz (A) e F3 (B) nel Paziente 2 (LIS) A Si nota più grande differenza Medie CS1− blu CS2 rosso La risposta corticale Fz F3 Dopo processing Fz F3 l'analisi dello spettro Fz F3 16

17 I Risultati della Classificazione
RISULTATI: 5 su 7 I Risultati della Classificazione L’accuratezza media: 49.80% 50.35% 63.81% L’accuratezza media: 47.95% 49.05% 67.14% 17

18 La parte dell'Interfaccia Grafica del Utente (GUI)
RISULTATI: 6 su 7 La parte dell'Interfaccia Grafica del Utente (GUI) A B Scree-plot di importanti Componenti Principali selezionate automaticamente. Scatter-plot delle prime due Componenti Principali con i punteggi più alti. Parametri importanti della classificazione per eseguire procedureonline e offline. 3D Scatter-plots dei primi tre Componenti Principali con due clusters distinti, corrispondenti alle condizioni CS1- e CS2 (Patient 1, CLIS). C D 18

19 RISULTATI: 7 su 7 Collegamenti reciproci funzionali
tra diverse aree cerebrali in condizione CS1- EEG lead # legami positivi* # legami negativi* F3 31 23 Fz 2 32 F4 5 3 Cz 30 21 C5 7 24 C3 22 25 C1 19 27 T7 C2 29 26 C4 9 4 C6 15 T8 18 Cp5 20 Cp3 11 1 Cp1 14 28 Cpz Cp2 Cp4 8 Cp6 6 P5 13 17 P3 P1 Pz 12 P2 P4 P6 10 Po7 Po3 Poz 16 Po4 Po8 Oz F3 – Motor Planning Cz – l'integrazione sensorimotoria F3 T7 – Espressione Verbale T7 Cz *- Regressione Lineare Multipla 19

20 CONCLUSIONI: Un BCI cognitivo che si basa su condizionamento semantico classico e segnali cerebrali piuttosto che su sistemi periferici, potrebbe rappresentare un aiuto nella comunicazione per i pazienti neurologici completamente paralizzati colpiti da LIS. In pazienti con LIS i canali dell’EEG sulla corteccia premotoria danno più informazioni per Fuzzy BCI, rispetto alle zone somatosensoriali o ad altre aree cerebrali. La metodologia sviluppata ha un’accuratezza di classificazione degli eventi cognitivi superiore rispetto ad altri metodi attuali (come la trasformazione wavelet o SVM). Il Fuzzy BCI rappresenta uno strumento grafico intuitivo che potrebbe essere facile da utilizzare nella pratica quotidiana delle unità neurologiche. 20

21 BIBLIOGRAFIA Bonfanti A., Zambra G., Borghi T., Spinelli A.S., Angotzi G.N., Baranauskas G., Maggiolini E., Semprini M., Vato A., Oliynyk A., Torazza D., Budai R., Skrap M., Tomasino B. & Fadiga L. 2009, ‘A compact 8-channel system for multi- unit recordings with an autoclavable headstage developed for human brain tumor boundary detection’, Annual Meeting of the Society for Neuroscience, Chicago, IL, USA, October 17-21, 2009. C. Lettieri, S. Rinaldo, G. Pauletto, L. Verriello, R. Budai, S. Biguzzi, M. Mondani, C. Conti, L. Fadiga, A. Oliynyk, M. Skrap // Effects of dissociative anesthesia on basal ganglia activity in patients underwent to Deep Brain Stimulation. Proc. Congresso Nazionale della Società Italiana di Neurofisiologia Clinica. Siena, Italy, May, –P.069. Salmas P., Oliynyk A., Caselli L., Coudè G., Fadiga L. Functional properties of premotor area F5a: a single-unit study // Proc. 40th annual meeting of Society of Neuroscience. San Diego, USA, November 13-17, 2010 [PDF]. R. Eleopra, C. Lettieri, S. Rinaldo, M. Mondani, L. Verriello, G. Pauletto, R. Budai, L. Fadiga, A. Oliynyk, M. Skrap. Pallidal neuronal activity in dystonic patients: A quantitative analysis // Proc. 15th International Congress of Parkinson’s Disease and Movement Disorders. Toronto, ON, Canada, June 5-9, –P.236. Andriy Oliynyk and Claudio Bonifazzi. FSPS™ software per la classificazione automatica online delle scariche neuronali // Proc. NIDays, Rome, ^ed. –P [PDF]. C.Lettieri, S.Rinaldo, G.Devigili, G.Pauletto, L.Verriello, R.Budai, L.Fadiga, A.Oliynyk, M.Mondani, S.D'Auria, M.Skrap, R.Eleopra. Deep brain stimulation: subthalamic nucleus electrophysiological activity in awake and anesthetized patients // Clin Neurophysiol Jun 7 [PDF]. A.Oliynyk, C.Bonifazzi, F.Montani and L.Fadiga. Automatic Online Spike Sorting with Singular Value Decomposition and Fuzzy C-mean Clustering // BMC Neurosci Aug 8;13(1):96 [Pubmed][PDF]. Fadiga L, Caselli L, Craighero L, Gesierich B, Oliynyk A, Tia B, Viaro R. Activity in ventral premotor cortex is modulated by vision of own hand in action // PeerJ , 2;1:e88 [Pubmed][PDF]. 21

22 Grazie per l’attenzione !
Ringraziamenti Prof. Alessandro Padovani Prof. Nicola Latronico Prof. Luciano Fadiga Dott. Claudio Bonifazzi Prof. Lorenzo Chiari Prof. Elisa Magosso Prof. Niels Birbaumer Dott. Adrian Furdea Prof. Mattew Diamond Ing.Gianluigi Delucca Ing.Daniele De Massari Prof. Luciano Fadiga Stefano Panzeri Michele Restuccia Grazie per l’attenzione ! 22


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