Usare i segnali cerebrali per controllare le sedie a rotelle

Molte persone in tutto il mondo vivono con disabilità e un buon numero di loro affronta seri problemi nel muoversi. I ricercatori sono sempre a caccia di nuovi modi per migliorare le vite di queste persone. Uno di questi sforzi riguarda l'uso delle Interfacce cervello-computer (BCI). Questa tecnologia consente agli utenti di controllare dispositivi usando i propri pensieri. Un metodo comune per monitorare l'attività cerebrale è attraverso l'Elettroencefalografia (EEG), che misura le onde cerebrali. Questo articolo parla di come i dati EEG possano essere utilizzati per aiutare le persone con gravi disturbi del movimento a controllare dispositivi come le carrozzine.

#Come Funzionano i Segnali Cerebrali

Il cervello umano invia segnali elettrici chiamati onde cerebrali. Quando molti neuroni si attivano insieme, creano schemi di attività che possono essere osservati. I dispositivi EEG possono catturare queste onde cerebrali e trasformarle in dati utilizzabili per varie applicazioni. Analizzando questi segnali, possiamo potenzialmente aiutare le persone con severe disabilità motorie a comunicare o controllare dispositivi semplicemente pensandoci.

#Classificazione Basata sui Colori

In questa ricerca, i segnali cerebrali sono stati classificati in base ai colori. L'idea è di collegare colori specifici a diverse azioni, come muoversi in una direzione. Ad esempio, se una persona pensa al colore rosso, il sistema potrebbe significare "vai avanti". Se pensa al blu, potrebbe voler dire "gira a sinistra", e così via. L'obiettivo era vedere quanto accuratamente potevamo classificare questi segnali usando una forma avanzata di machine learning.

#Raccolta Dati

Per raccogliere i dati, è stato utilizzato un semplice casco EEG chiamato NeuroSky Mindwave. Ha solo un elettrodo e può catturare segnali cerebrali. La raccolta dei dati è avvenuta in un ambiente tranquillo per minimizzare rumori e distrazioni. I partecipanti si sono concentrati su colori specifici per circa quattro secondi mentre il casco registrava la loro attività cerebrale. Ogni colore è stato assegnato a un numero: rosso (0), blu (1), nero (2) e giallo (3). In questo modo, abbiamo potuto confrontare i segnali in seguito in base ai colori scelti.

#Filtro e Preparazione dei Dati

Dopo aver raccolto i dati, era necessario pulirli. Qualsiasi segnale strano o errato è stato rimosso per garantire l'affidabilità dei dati. I dati sono stati anche ristrutturati in una forma che il modello di machine learning potesse utilizzare. Invece di una lunga sequenza di numeri, i dati sono stati formattati in pezzi più piccoli per facilitarne l'analisi.

#Scelta del Modello Giusto

Per classificare i segnali EEG in modo efficace, sono state utilizzate tecniche avanzate di deep learning. In particolare, è stata selezionata una rete neurale chiamata Long Short-Term Memory (LSTM). Le reti LSTM sono più adatte a gestire dati temporali, come le sequenze di segnali cerebrali, perché possono ricordare informazioni importanti nel tempo.

#Costruzione del Classificatore

La rete neurale è stata costruita con due strati LSTM. Il primo strato ha elaborato la sequenza di segnali cerebrali. Poi, è stato aggiunto uno strato di dropout per aiutare il modello a generalizzare meglio ed evitare il sovradattamento. Il secondo strato LSTM ha continuato il lavoro e uno strato di attenzione è stato incluso per concentrarsi sulle parti più importanti dei dati. Infine, le uscite sono passate attraverso uno strato denso per la classificazione.

#Addestramento del Modello

Il modello è stato poi addestrato usando i dati dai segnali EEG. È stato impostato per riconoscere diversi colori in base ai modelli nei segnali. Sono stati raccolti un totale di 200 segnali per questo scopo: metà sono stati usati per l'addestramento e metà per il test. Il modello è stato testato su due set di dati: uno con quattro colori e uno con solo due colori.

Per il modello a quattro colori, l'accuratezza era intorno al 63,75%. Tuttavia, quando si utilizzava un modello a due colori, l'accuratezza è migliorata significativamente al 93,5%. Questo dimostra che è molto più facile classificare i segnali quando ci sono meno opzioni tra cui scegliere.

#Prototipo di Carrozzina

Per applicare concretamente questa ricerca, è stata sviluppata una carrozzina semplice che poteva essere controllata utilizzando i segnali basati sui colori provenienti dal cervello. La sedia era progettata con due motori-uno per ogni lato-che potevano muovere la sedia in direzioni diverse. Ogni segnale di colore si traduceva in un movimento specifico. Tuttavia, per garantire che la carrozzina non si muovesse con qualsiasi pensiero, è stato incluso un meccanismo di attenzione. In questo modo, solo i segnali cerebrali più forti avrebbero attivato la carrozzina.

#Risultati

La ricerca ha mostrato risultati promettenti. Con la rete LSTM basata sull'attenzione, la classificazione a due colori ha raggiunto un'alta accuratezza. Per la classificazione a quattro colori, l'accuratezza era più bassa ma comunque utile. Questa tecnologia potrebbe potenzialmente aiutare le persone con gravi disabilità motorie a controllare le loro carrozzine semplicemente pensando ai colori associati ai movimenti.

#Applicazioni Potenziali

Le implicazioni di questa ricerca potrebbero portare a molte applicazioni utili in futuro. Ad esempio, può assistere coloro che hanno gravi disabilità a svolgere compiti quotidiani in modo indipendente. Inoltre, le persone che non possono parlare possono utilizzare questa tecnologia per rispondere a domande sì o no in base alla classificazione dei colori.

#Conclusione

Questo lavoro dimostra un passo significativo verso il rendere la vita più facile per le persone con disturbi del movimento. Utilizzando segnali cerebrali e tecniche avanzate di machine learning, è possibile creare sistemi che consentano maggiore indipendenza e migliore comunicazione. Ci sono ancora opportunità per migliorare la tecnologia, come migliorare i metodi di pre-elaborazione dei dati, lavorare in contesti reali e utilizzare dispositivi EEG più sofisticati.

In sintesi, utilizzare la classificazione basata sui colori dei segnali EEG rappresenta un approccio prezioso nello sviluppo di tecnologie assistive che potrebbero migliorare la qualità della vita delle persone con gravi disturbi del movimento.