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Neuro-Upper: tra Brain Computer Interface e neuro-feedback

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da Perché NEURO-UPPER? I principi teorici, i meccanismi di azione, il primo studio sperimentale - Olimpia Pino, Dipartimento di Neuroscienze, Università di Parma e Francesco La Ragione, Microengineering, Caserta

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Neuro-Upper: tra Brain Computer Interface e neuro-feedback

Una Brain Computer Interface (BCI) è un sistema di comunicazione per mezzo del quale si convoglia l’intenzione dell’utente verso l’esterno senza utilizzare le normali vie periferiche neuromuscolari. Tale collegamento tra il sistema nervoso centrale e il mondo esterno acquista un valore determinante per favorire, ampliare o ripristinare alcune funzioni cognitive e/o senso-motorie deficitarie (Zhu et al., 2010). Molte persone con gravi disturbi motori, come la sclerosi multipla, spesso non riescono, a causa delle limitazioni funzionali prodotte dal deficit, ad esprimersi, comunicare e vivere la propria quotidianità col maggior grado di indipendenza possibile rispetto alla loro condizione. Le BCI, in questi casi, rappresentano l’unica via concreta per permettere un rapporto con l’ambiente: grazie all’interfaccia con il computer, si rileva l’attività elettrica cerebrale generata durante un certo compito cognitivo per tradurla in azioni come far funzionare una casa domotica o dirigere una carrozzina elettrica. Le BCI si usano anche con finalità ludiche ma molte sono le applicazioni educative come accade per molti videogame.

Neuro-Upper (NU) è un prototipo di BCI ideato e realizzato presso il Laboratorio di Psicologia Cognitiva del Dipartimento di Neuroscienze dell’Università di Parma basato sui principi dell’entrainment audio-visivo. Il dispositivo rileva online otto segnali cerebrali con la cuffia NeuroSky MindWave® e li invia al sistema di software-hardware appositamente predisposto il quale, dopo averli classificati e trasformati secondo un determinato algoritmo, li trasmette come feedback dinamico all’utente sotto forma di flash di luce da un meccanismo effettore di otto lampade colorate che riflettono in continuazione lo spettro di frequenza di questi segnali. Una serie di istogrammi sul monitor di un computer mostra il cambiamento di tali pattern in funzione della stimolazione acustica. Le onde rilevate dall’unico elettrodo frontale sono: Alfa 1, Alfa 2, Beta 1, Beta 2, Delta, Gamma 1, Gamma 2 e Theta. È bene precisare che la posizione dell’elettrodo non implica nessuna assunzione sul punto in cui i segnali si formano nel cervello dal momento mentre sembra che la cuffia fornisca una buona rappresentazione media di quanto avviene in tutta l’area cerebrale. Nel prototipo attuale si è usata la NeuroSky MindWave® per il basso costo, l’usabilità data dalla connessione wireless e il setup facile e veloce. Alcuni studi giudicano questa cuffia efficace per individuare gli stati mentali dell’utente (Katie, Aidan, Ian & Dave, 2010) mentre altri ne mettono in discussione la precisione necessaria per le applicazioni di classificazione online o di controllo (Chee-Keong Alfred Lima & Wai Chong Chia, 2015). Il principio secondo il quale le proprie onde cerebrali possono essere auto-regolate grazie a un sistema di retroazione è chiamato neuro-feedback (NFB). Nel dispositivo NU il neuro-feedback avviene in modo automatico e per lo più inconsapevole: alcune ricerche, infatti, hanno dimostrato che questo tipo di biofeedback (BDB) è efficace persino con i neonati, agendo in modo del tutto involontario (Hagne et al., 1973).

I potenziali evocati sensoriali (SEPs) sono potenziali elettrici registrati dal sistema nervoso centrale degli esseri umani o animali (di solito con l’EEG) quando gli organi di senso sono stimolati e, in questo, si distinguono dai potenziali spontanei che emergono comunque nell’EEG ma senza stimolazione. Contrariamente ai potenziali evento-correlati, i SEP sono correlati alla fase dello stimolo e, per questo motivo, possono essere migliorati in prove successive. Possono essere interpretati come una riorganizzazione spontanea delle oscillazioni cerebrali in risposta ad uno stimolo. Per quanto riguarda i potenziali evocati visivi la forma della risposta nel dominio del tempo di solito non basta a distinguere gli SSVEPs dai PEV transitori mentre è la risposta spettrale nel dominio della frequenza ad essere critica. La risposta transitoria è un complesso di risposta di risonanza ad uno stimolo. Quando lo stimolo si ripete, questa risposta dovrebbe, di conseguenza, ripetersi e divenire organizzata (in oscillazioni periodiche stazionarie) o disorganizzata (senza oscillazioni periodiche stazionarie); è proprio questa la differenza tra i PEV e gli SSVEPs. Se la risposta è organizzata, il potenziale evocato può contenere componenti periodiche con picchi osservabili nello spettro di frequenza; con il lampeggiare ripetitivo degli stimoli, il contenuto spettrale del segnale rimarrà quasi uguale (conterrà gli stessi picchi armonici, in relazione di fase con lo stimolo).

Per comprendere meglio cosa sia NU, come funzioni e in cosa si distingua da altre tecnologie basate su meccanismi similari può essere utile partire dalla definizione di biofeedback (BDB) condivisa da due grosse associazioni professionali, la International Society for Neurofeedback Research (ISNR) e l’Association for Applied Psychophysiology and Biofeedback (AAPB). Il biofeedback è descritto come quel “processo che rende l’individuo capace di imparare a modificare la propria attività fisiologica allo scopo di migliorare la propria salute e le proprie prestazioni”. Secondo questa definizione, si può considerare dispositivo di biofeedback qualsiasi apparecchiatura che misuri l’attività fisiologica come le onde cerebrali, la funzione cardiaca, il respiro, l’attività muscolare o la temperatura cutanea “restituendo” tale informazione in modo rapido e accurato a chi la usa. Questo feedback spesso si associa a cambiamenti nell’attività mentale, emozionale e comportamentale e sostiene determinati cambiamenti fisiologici desiderati. Nel tempo, questi cambiamenti possono perdurare senza usare più il dispositivo. L’informazione rilevata è un feedback istantaneo per l’utente il quale, in tal modo, si rende conto se i cambiamenti nel segnale ricevuto si trovano all’interno di una certa gamma voluta. Fornire il feedback visivo all’utente è la caratteristica tipica dei sistemi SSVEP-BCI dato che stimola l’attenzione e la motivazione aiutandoli a migliorare le proprie prestazioni (Maggi et al., 2006). NU è simile ad un dispositivo di EEG biofeedback (o neuro-feedback) perché:

  • entrambi sono strumenti che misurano l’attività fisiologica e la presentano all’utente per indurre determinate modifiche;
  • nei due casi l’obiettivo è quello di facilitare cambiamenti che possano persistere dopo il periodo di esposizione;
  • sia il neuro-feedback sia NU sono sistemi che mirano a migliorare la capacità umana di auto-regolazione, considerata potenziabile per mezzo di tecnologie non invasive.
  • entrambi considerano prioritario l’assunto che le dinamiche oscillatorie neurali siano i processi più importanti.

Considerando le definizioni sopra riportate, NU è diverso dai dispositivi per il neuro-feedback in quanto non presuppone determinati pattern oscillatori come valore normativi. Ciò significa che NU non è “giudicante” e, dal momento che ogni individuo è diverso, si considera ragionevole l’approccio di scegliere le frequenze della stimolazione in modo che siano dipendenti dalle risposte individuali. Questo almeno per quanto riguarda il feedback visivo. Secondariamente, le definizioni dell’AAPB e della ISNR considerano il neuro-feedback un processo “educativo” che incoraggia gli individui ad avere una comprensione concettuale del meccanismo per agire consapevolmente e imparare a modificare la propria attività fisiologica (Hammond, 2007). Per NU il controllo consapevole non è talmente importante quanto la potenza di elaborazione cerebrale globale; in altre parole, NU sembra implicare processi di elaborazione neurale su ampia scala molto più potenti dell’apprendimento consapevole.

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