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DECODER

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DECODER è un progetto europeo di collaborazione che sfrutta la Brain-Computer-Interfaces (BCI) per la rilevazione della coscienza in pazienti non responsivi. Il team DECODER sta sviluppando diversi sistemi che consentiranno di valutare lo stato di coscienza nei pazienti non responsivi utilizzando diversi paradigmi di stimolazione dei canali sensoriali (uditivi, visivi, tattili), senso-motori e mentali.

Il progetto è iniziato nel febbraio 2010. Il team DECODER ha presentato lo scorso 11 e 12 aprile a Parigi, durante il primo INTERNATIONAL DECODER WORKSHOP, i primi risultati promettenti al pubblico scientifico e non-scientifico.

Call: FP7-ICT-2009-4

Project no.: 247919

Budget: 2.799.921,00 €

Durata del progetto: February 2010 - February 2013

Coordinato da: University of Würzburg, Germany

Partners: Fondazione Santa Lucia, Italy; Technische Universität Graz, Austria; Medical Research Council, UK; Universiteit Maastricht, The Netherlands; Université de Liège, Belgium; Eberhard Karls Universität Tübingen, Germany; Association du Locked-In Syndrom (ALIS), France; Guger Technologies OG, Austria.

Contatto: Prof. Dr. Andrea Kübler (Coordinatore)

DECODER sfrutta le soluzioni ssBCI (Single-Switch Brain Computer Interface) per migliorare le capacità dei pazienti che sono poco o per nulla in grado di interagire con l'ambiente.

Attraverso l'implementazione delle Brain Computer Interface (BCI) per i pazienti non responsivi sarà possibile accedere alle moderne tecnologie dell'informazione e della comunicazione, come internet, elettrodomestici, personal computer  anche se avranno la possibilit di poter dare una singola risposta per volta.

Per queste situazioni estreme, nessun ausilio tecnologico corrente è in grado di aiutare il paziente ad interagire con l'ambiente. Situazione che pone seri problemi etici, in quanto il trattamento medico può prolungare la vita dei pazienti,  lasciandoli però con una qualità della vita in uno stato di inaccettabile.

Per poter raggiungere questi risultati si sta lavorando per migliorare  gli attuali sistemi di BCI su tre componenti:

  • acquisizione del segnali (in ingresso - input),
  • classificazione dei segnali,
  • traduzione dei segnali (in uscita – output o feedback)

per adeguarli alle specificità di pazienti non responsivi o con bassa responsività che spesso mostrano: attenzione di breve durata, ed alterata attività elettrica del cervello.

Un quarto componente del progetto è l'applicazione. Esistono già oggi ausili tecnologici in grado controllabili tramite ssBCI. Oltre a classici paradigmi EEG, sarà utilizzata la tecnologia NIRS (Near Infrared Reflectance Spectroscopy - NIRS) in grado di fornire un segnale ad alta risoluzione spaziale. Le potenzialità offerte dai software che effettueranno l’elaborazione dei segnali digitali in ingresso consentiranno di automatizzare l’individuazione del miglior segnale cerebrale per ogni utente ottimizzandone la traduzione in azioni.

Prima di fornire questo soluzioni ai pazienti, è importante che la  diagnosi sia inequivocabile per poter definire la strategia riabilitativa e la soluzione tecnologica di supporto per l'interazione più appropriata.

Un approccio diagnostico gerarchico che parte dalla semplice presentazione di stimoli fino al controllo intenzionale, tramite l’utilizzo di ausili tecnologici basati sulla BCI, saranno sviluppati, convalidati e diffusi.

Brain Computer Interfaces for the Detection of Consciousness in Non-Responsive Patients
Boulogne-Billancourt, Francia 11 e 12 aprile 2012

Dr. Frédéric Pellas (Centre Hospitalier Universitaire Nimes, Francia), ha moderato il workshop e supportato l'interazione tra i relatori, il pubblico e gli scienziati DECODER.

 

 

TALK SESSIONS:

  1. Detection of mental states in non-responsive patients: first step toward a BCI-based approach, Lucia R. Quitadamo, University of Tor Vergata
  2. Correcting ocular artifacts in patients with disorders of consciousness, Ruben G. L. Real, University Würzburg
  3. Detecting consciousness using transcranial magnetic stimulation combined with electroencephalography, Olivia Gosseries, University of Liège
  4. Impact of channel selection on the classification accuracy in a Brain-Computer Interface based on steady-state somatosensory evoked potentials, Christoph Pokorny, Technical University of Graz
  5. The auditory P300-based SSBCI: a door to minimally conscious patients?, Gernot Müller-Putz, Technical University of Graz
  6. Enabling control in the minimally conscious state in a single session with a three channel BCI, Damien Coyle, University of Ulster
  7. Selection methods for communication with single-switch BCI, Petar Horki, Technical University of Graz
  8. Informed consent in research with patients in a vegetative state, Ruben G. L. Real, University Würzburg
  9. Language related brain potentials to access unresponsive patients, Monica Risetti, Fondazione Santa Lucia, Italy
  10. Role of active ERP paradigms in awareness detection in non responsive patients, Zulay Lugo, University of Liège
  11. Key lecture “Application of the BCI in severely disabled patients: communication, environmental control and mobility”, by Prof. Isabelle Laffont, CHU Montpellier
  12. Key lecture: “History of the invasive and the non-invasive BCI”, by Prof. Philippe Marque, CHU Toulouse
  13. Presentation of the DECODER prototype for assessing cognitive states
  14. Key lecture: "Methods and interest of early functional diagnosis of arousal of altered states of consciousness: coma, vegetative state" by Prof. Dr. Louis Puybasset, CH Pitié-Salpêtrière, Paris

POSTER SESSIONS:

  1. "AUDITORY P300-BASED SINGLE-SWITCH BCl USING TONE STREAM SEGREGATION", Klobassa D. S., Pokorny c., Horki P., Muller-Putz G. R.; Institute for Knowledge Discovery, Laboratory of Brain-Computer Interfaces, Graz University of Technology, Austria
  2. "COMBINING HIBRID BCI AND SIGNAL QUALlTY MONITORING TO IMPROVE USER EXPERIENCE", G. Clauzel, B. Kaltner, C. Breitwieser, G.R. MLiller-Putz; Laboratory of Brain-Computer Interfaces, Institute for Knowledge Discovery, Graz University of Technology, Graz, Austria
  3. "THE USE OF BRAIN COMPUTER INTERFACES FOR CONTROLLING THE MOBILE ROBOT", Ph.D. Szczepan Paszkiel, Opole University of Technology, Faculty of Electrical Engineering, Automatic Control and Informatics, Institute of Automatic Control and Computer Science, Sosnkowskiego 31, 45-271 Opole, Poland
  4. "ISLANDS OF CONSCIOUSNESS IN VEGETATIVE STATE OR FUNCTIONAL LOCKED-IN SINDROME?", Rita Formisano1, Sheila Catani2, Chiara Falletta Caravasso1,2, Mariagrazia D'Ippolito1, Francesco de Pasquale2,3 and Umberto Sabatini2, [1] Post-Coma Unit, IRCCSSanta Lucia Foundatlon, Rome, Italy, [2] Department of Radiology, IRCCSSanta Lucia Foundation, Rome, Italy, [3] Institute for Advanced Biomedical Technologies, G. D'Annunzio University, Chieti, Italy
  5. "300/10 - COMMUNICATION AIDS FOR PATIENTS IN A MINIMALLY CONSCIOUS STATE OR SEVERE AMIOTROPHIC LATERAL SCLEROSIS (ALS)", G. B. Guizzetti1,2, D. Salpietro2, [1] Centro Don Orione - Bergamo, [2] IL SOSTEGNO Onlus - Impresa Sociale, Bergamo, Italy
  6. "COMPARISON BETWEEN ERD BASED BCI AND SSSEP BASED BCI - FEASIBILlTY STUDY FOR HIBRID BCI", Sangtae Ahn1, Minkyu Ahn1, Hohyun Cho1, Sung Chan Jun1, [1] Gwangju Institute of Science and Technology (School of Information and Communications, Gwangju Institute of Science and Technology, Buk-gu, Gwangju, South Korea 500-712)
  7. "COGNITIVE EVENT-RELATED POTENTIALS IN DISORDERS OF CONSCIOUSNESS: RESULTS OF REPEATED
    EXAMINATIONS
    ", Sandra Veser1, Alexandra Markl1,2, Friedemann Muller2, Boris Kotchoubev1, [1] Institute of Medicai
    Psychology University of Tùbingen, Germany, [2] Clinics for Neurological Rehabilitation Bad Aibling, Germany
  8. "DETECTING SIGNS OF CONSCIOUSNESS IN SEVERELY BRAIN INJURED PATIENTS WITH VOLUNTARY
    CONTROL OF SNIFFING A COHORT STUDY", V. Charland-Verville1 & L. Sela2, A. Plotkirr1, Camille Chatelle1, N. Sobef2, S. Laureys1, [1] University of Liège, Belgium, [2] Department of Neurobiology, The Weizmann Institute of Science, Israel

 

Ultimo aggiornamento Lunedì 23 Aprile 2012 11:54