Robot-control through a motor imagery brain-computer interface : evaluation of learnability and feedback perspective

Cerebro-vascular diseases are a major cause of adult disability in nowadays society. This kind of diseases led to a increased request and need of assistive and rehabilitative techniques: among these Brain-Computer Interfaces (BCI) represented an innovative solution. This technology, using a computer, translates brain activity into signals to control output devices. One of the paradigms on which BCI are based is Motor Imagery (MI), that is the simple imagination of a movement without actually perform it. In this project has been developed a BCI system based on EEG signals of MI paradigm to control the arms of a robotic end-effector. In particular, this study aims to evaluate learnability and different feedback perspectives influence (first and third person perspective) on subjects, during repeated session of MI tasks.

Le malattie cerebro-vascolari sono una delle maggiori cause dell'infermità in età adulta nella società moderna. Questo tipo di malattie ha portato a un aumento della richiesta e nel bisogno di terapie neuroriabilitative: tra queste le Brain-Computer Interfaces (BCI) rappresentano una soluzione innovativa. Queste ultime permettono, tramite computer, di tradurre l'attività cerebrale in comandi di controllo di un dispositivo esterno. Tra i diversi paradigmi su cui si fondano queste tecnologie, si trova il Motor Imagery (MI) ossia la semplice immaginazione di un dato movimento, senza la sua effettiva esecuzione. In questo progetto è stato sviluppato un sistema BCI basato sul segnale EEG di MI in modo da controllare le braccia di un effettore robotico. In particolare, questo studio vuole valutare l'apprendimento e l'influenza di diverse prospettive di feedback (prima e terza persona) sui soggetti lungo più sessioni di ripetizioni di MI.