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Nelle applicazioni dell'interfaccia cervello-computer (BCI), come la riabilitazione di pazienti colpiti da ictus o da lesioni al midollo spinale, uno dei principali temi di ricerca è il rilevamento dei movimenti muscolari dall'elettroencefalogramma (EEG). Per sostenere gli organi protesici è necessario stabilire una forte relazione tra i movimenti predeterminati e il feedback BCI, pertanto è necessaria una tecnica robusta per il rilevamento dell'intenzione motoria. Le prestazioni e l'efficienza dei muscoli protesici dipendono in modo critico dalle tecniche utilizzate per rilevare il movimento intenzionale dall'EEG. La massima efficienza per le applicazioni BCI può essere ottenuta utilizzando tecniche di rilevamento con latenza limitata ed elevata precisione. In questo studio viene proposta una robusta tecnica di rilevamento del movimento che utilizza i potenziali corticali correlati al movimento (MRCP) con una migliore accuratezza. L'MRCP viene estratto dall'EEG multicanale del cuoio capelluto ed è un potenziale negativo cerebrale lento che esiste nell'EEG circa 2 secondi prima dell'esecuzione e dell'immaginazione di azioni segnalate e auto-regolate. Il movimento muscolare può essere rilevato dal segmento negativo più precoce degli MRCP.
About the author
Kamran A. Bhatti erwarb 2000 bzw. 2004 die Abschlüsse M.Sc. und MPhil der Quaid-e-Azam University, Islamabad, Pakistan.
