Laboratorio di Immagini Neuroelettriche e BCI
Il Laboratorio di Immagini Neuroelettriche e Interfacce Cervello-Computer (Brain-Computer Interface - BCI) integra competenze di neurofisiologia clinica e bioingegneria. L’obiettivo ultimo è di sviluppare, implementare e validare tecniche avanzate di analisi del segnale elettroencefalografico (EEG) ad alta risoluzione, per lo studio dei correlati neurali di funzioni cerebrali e dei processi che sottendono il loro recupero post-lesionale. Il Laboratorio è altresì specializzato nello sviluppo di nuovi approcci neuroriabilitativi supportati da tecnologie come le interfacce cervello-computer (BCI).
Tecniche e Modelli di Analisi e Intepretazione del Segnale EEG
Un primo gruppo di ricerche condotte dal Laboratorio mira a sviluppare e implementare tecniche di modellizzazione anatomo-funzionale del segnale EEG al fine di migliorare la definizione delle complesse relazioni spazio-temporali dei segnali elettrici cerebrali. Le tecniche includono
- algoritmi per la stima delle sorgenti di scalpo e corticali del segnale EEG (ad alta risoluzione) per l’interpretazione delle relazioni che intercorrono tra l’attività elettrica cerebrale e i siti anatomici dove essa si genera;
- strumenti matematici in grado di restituire informazioni quantitative e sintetiche circa l’architettura organizzativa (modello di connettività effettiva) con cui avviene lo scambio di informazioni tra le diverse aree cerebrali sia a livello di singolo individuo sia tra due o più individui simultaneamente (EEG Hyperscanning).
La validazione di tali tecniche si articola all'interno di specifici protocolli sperimentali per lo studio di alcune funzioni motorie e cognitive, che includono altresì tecniche di neuromodulazione non invasiva attraverso la stimolazione magnetica (rTMS) ed elettrica (tDCS) transcranica, il monitoring di altri biosegnali (EMG, GSR, HRV etc.) e del carico cognitivo (workload).
Le tecniche descritte permettono di estrarre innovative misure della dinamica spazio-temporale dei fenomeni di plasticità con cui il cervello si adatta a condizioni ambientali mutevoli (apprendimento, decision making; interazione sociale) o a condizioni di patologia del sistema nervoso (recupero funzionale motorio e/o cognitivo). Questa seconda applicazione è molto promettente per la valutazione dell’efficacia di strategie neuroriabilitative convenzionali e di nuovo sviluppo.
Brain-Computer Interface BCI)
Nell’ambito delle interfacce cervello-computer, l’attività di ricerca del Laboratorio mira a favorire la traslazione delle BCI da prototipi di ricerca a strumenti di supporto per la neuroriabilitazione. Le BCI basate su segnali EEG e/o ibride (segnali EEG e EMG) sono attualmente oggetto di sviluppo e di validazione in esperimenti clinici con due differenti applicazioni.
La prima riguarda l’Assistive Technology, che supporta la comunicazione e il controllo dell’ambiente domestico. L’obiettivo è favorire l’autonomia e l’inclusione sociale di persone con grave disabilità motoria, disabilità dovuta a patologie neurodegenerative, neuromuscolari e traumi cranici. In questo ambito il Laboratorio svolge un ruolo innovativo nell'integrazione della tecnologia BCI con piattaforme modulari per l’accesso ad ausili già esistenti. Le metriche di valutazione della tecnologia BCI seguono i principi dello User Centered Design, sia in tema di fruibilità sia in relazione alle abilità residue dell'utente, motorie e cognitive. Tecniche avanzate di processamento di bio-segnali sono implementate con la finalità di migliorare l’estrazione dei segnali di controllo dell'interfaccia BCI e l'accuratezza del controllo in tempo reale (feature extraction, classification accuracy).
La seconda applicazione di tecnologie BCI è finalizzata al potenziamento e al supporto di esercizi riabilitativi motori (dell’arto superiore) e cognitivi. In questi esercizi il ruolo delle interfacce-cervello-computer è duplice. Da un lato, stimolano il paziente a un coinvolgimento attivo nello stesso esercizio. Dall’altro, è reso disponibile al terapista uno strumento di monitoraggio in tempo reale dell’attività cerebrale, utile a valutare la corretta esecuzione degli esercizi riabilitativi e la qualità dei processi di riorganizzazione del cervello in risposta al trauma subito. Le tecniche BCI vengono in particolare sperimentate dal Laboratorio nella neuroriabilitazione di pazienti colpiti da ictus.
- Metodo di rilevazione della funzione degli emisferi corticali mediante segnali elettroencefalografici e relativo sistema. 1412376
- Dipartimento di Ingegneria informatica, automatica e gestionale "Antonio Ruberti", Sapienza Università di Roma
- Institute of Psychology, Universität Würzburg (Germania)
- Laboratory of Brain-Computer Interfaces, Institute for Knowledge Discovery, Technische Universität Graz (Austria)
- DDSKILLS - "Cutting-Edge Digital Skills for Professionals care givers of Persons with Disabilities and Mental Health Problems”- http://www.ddskills.eu/THE-PROJECT
Description: DDSKILLS project, aims at developing an Alliance for implementing a new and up to date training curriculum to respond to the needs of care service beneficiaries and properly to take advantage of new opportunities offered by technologies.
Research Unit: Neuroelectric Imaging and BCI Lab (NEILab); Ausilioteca per la Riabilitazione Assistita con Tecnologia (SARA-t)
Project Duration: gennaio 2020 - dicembre 2022
Partner: http://www.ddskills.eu/THE-PROJECT
Researchers: Angela Riccio, Francesca Schettini, Maria Grazia D’Ippolito
- DoCMA: Disorders of Consciousness (DoC): enhancing the transfer of knowledge andprofessional skills on evidence-based interventions and validated technology for a better management of patients- https://cordis.europa.eu/project/id/778234/it
Description: The overall goal of DoCMA is to enhance international research on Disorders of Consciousness (DoC) by strengthen the collaboration among project participants to leverage the shared scientific and expert know-how in the field.
Research Unit: Neuroelectric Imaging and BCI Lab (NEILab);
Project Duration: gennaio 2018 - dicembre 2021
Partner: https://cordis.europa.eu/project/id/778234/it
Researchers: Angela Riccio, Jlenia Toppi, Rita Formisano
- RECOMmENceR: Reestablishing COrtico Muscolar COMunication to Enhance Recovery. Clinical validation of BCI controlled Functional Electrical Stimulation for upper limb rehabilitation after stroke.
Description: RECOMmENceR will implement and validate a Brain-Computer Interface (BCI)-controlled Functional Electrical Stimulation (FES) device (RECOM) for upper limb rehabilitation after stroke based on online detection of cortico-muscular activation. In brief, a novel hybrid BCI system will be developed, in which the control feature will be derived from a combined Electroencephalography (EEG) and Electromyography (EMG) connectivity pattern estimated online during upper limb movement attempts.
Research Unit: Neuroelectric Imaging and BCI Lab (NEILab)
Project Duration: dicembre 2019 - dicembre 2022
Partner: Sapienza Università di Roma-Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale
Researchers: Floriana Pichiorri, Marcella Masciullo, Emma Colamarino
- h-ADDrESS: Hybrid BCI to Access Digital DEviceS for people with multiple sclerosis
Description: il progetto h-ADDrESS si propone di realizzare un ausilio tecnologico innovativo che integri le più avanzate soluzioni di Tecnologia Assistiva (hardware e software) con la tecnologia delle Interfacce Cervello-Computer (BCI) e offra quindi un accesso personalizzato/adattabile ai mezzi di comunicazione/interazione digitali (PC, tablet cellulare etc.) per le persone con Sclerosi Multipla in modo da supportarle in tutte le fasi di progressione della malattia e favorendone l’inclusione sociale ed il reinserimento/mantenimento in ambito lavorativo.
Research Unit: Neuroelectric Imaging and BCI Lab (NEILab); Ausilioteca per la Riabilitazione Assistita con Tecnologia (SARA-t)
Project Duration: gennaio 2019 - dicembre 2020
Partner: NA
Researchers: Angela Riccio, Francesca Schettini, Maria Grazia Grasso
- The PROMOTOER: a Brain Computer Interface-based intervention that promotes upper limb functional motor recovery in subacute stroke patients. A randomized controlled trial protocol to test long-term efficacy and to identify determinants of response to intervention
Description: The “Promotoer” study intends to boost the application of the EEG-based BCIs in clinical practice providing evidence for early and long-term efficacy in enhancing post-stroke functional hand motor recovery and quantifiable indices of the participants response to a BCI-based intervention. To these aims, a longitudinal RCT is performed in which subacute stroke participants will undergo a hand motor imagery (MI) training assisted by the Promotoer system, an EEG-based BCI system fully compliant with rehabilitation requirements. The Neuroelectric Imaging and BCI Lab will be responsible for the clinical trial and will supervise the multidimensional data analysis.
Research Unit: Neuroelectric Imaging and BCI Lab (NEILab)
Project Duration: dicembre 2019 - dicembre 2022
Partner: Sapienza Università di Roma-Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale; Istituto Superiore di Sanità (ISS).
Researchers: PI Marco Molinari; co-PI Stefano Paolucci; Floriana Pichiorri, Marcella Masciullo, Emma Colamarino, Giovanni Morone
- Multidimensional assessment of neurological and immunological patterns to test the efficacy and response to a novel therapy in multiple sclerosis
Description: A new therapy with a humanized monoclonal antibody directed against B cells (Ocrelizumab) was approved both in Relapsing-Remitting and in the progressive Multiple Sclerosis (MS). We propose a multidimensional integrated approach that will enable to monitor neuroanatomical, neurophysiological and immunological patterns in a follow-up study of MS patients undergoing ocrelizumab therapy. The Neuroelectric Imaging and BCI Lab (NEILab) unit will be responsible for the neurophysiological assessment.
Research Unit: Neuroelectric Imaging and BCI Lab (NEILab)
Project Duration: dicembre 2019 - dicembre 2022
Partner: Azienda Ospedaliera San Camillo-Forlanini- Dipartmento di Neuroscienze, Centro Sclerosi Multipla.
Researchers: PI Luca Battistini, co-PI Donatella Mattia, Jlenia Toppi
- Neurophysiological approach to evaluate cerebro-cerebellar interactions. Characterization of a cerebellar connectivity EEG index
- BrainHack: Bringing the arts and sciences of brain and neural computer interface together
- BNCI Horizon 2020: The future of Brain/Neural Computer Interaction
- Brain Computer Interface‐driven rehabilitation after stroke: an add‐on intervention for hand motor recovery
- CONTRAST: An individually adaptable, BNCI-based, remote controlled Cognitive Enhancement Training for successful rehabilitation after stroke in-cluding home support and monitoring
- ABC: Augmented BNCI Communication
- TOBI: TOols for Brain-computer Interaction
- DECODER: Deployment of Brain-Computer Interfaces for the Detection of Consciousness in Non-Responsive Patients
- BETTER: Brain-Neural Computer Interaction for Evaluation and Testing of Physical Therapies in Stroke Rehabilitation of Gait Disorders
- BRINDISYS: Brain-computer interface devices to support individual autonomy in Locked-in individuals
- NEUROMATH: Advanced Methods For The Estimation Of Human Brain Activity And Connectivity
- ASPICE: Assistive System for Patient s Increase of Communication, ambient control and mobility in absence of muscular Effort
- MAIA: Non-Invasive Brain Interaction with Robots ― Mental Augmentation through Determination of Intented Action.
Laboratorio di Immagini Neuroelettriche e Interfacce Cervello-Computer
Via Ardeatina, 354 – 00179 Roma
Edificio C1 – Piano Terra