AbstractsBiology & Animal Science

The monitoring of cognitive functions aims at gaining information about the current cognitive state of the user by decoding brain signals. In recent years, this approach allowed to acquire valuable information about the cognitive aspects regarding the interaction of humans with external world. From this consideration, researchers started to consider passive application of brain–computer interface (BCI) in order to provide a novel input modality for technical systems solely based on brain activity. The objective of this thesis is to demonstrate how the passive Brain Computer Interfaces (BCIs) applications can be used to assess the mental states of the users, in order to improve the human machine interaction. Two main studies has been proposed. The first one allows to investigate whatever the Event Related Potentials (ERPs) morphological variations can be used to predict the users’ mental states (e.g. attentional resources, mental workload) during different reactive BCI tasks (e.g. P300-based BCIs), and if these information can predict the subjects’ performance in performing the tasks. In the second study, a passive BCI system able to online estimate the mental workload of the user by relying on the combination of the EEG and the ECG biosignals has been proposed. The latter study has been performed by simulating an operative scenario, in which the occurrence of errors or lack of performance could have significant consequences. The results showed that the proposed system is able to estimate online the mental workload of the subjects discriminating three different difficulty level of the tasks ensuring a high reliability. La valutazione delle funzioni cognitive ha l’obbiettivo di ottenere informazioni sullo stato mentale attuale dell'utente, attraverso la decodifica dei segnali cerebrali. Negli ultimi anni, questo approccio ha consentito di indagare informazioni preziose sugli aspetti cognitivi riguardanti l'interazione tra l’uomo ed il mondo esterno. In base a queste considerazioni, recentemente si è considerata in letteratura la possibilità di utilizzare le interfacce cervello computer passive (BCI passivi) per interagire con dispositivi esterni, sfruttando l’attività spontanea dell’utente. L'obiettivo di questa tesi è quello di dimostrare come le interfacce cervello computer passive possano essere utilizzate per valutare lo stato mentale dell’utente, al fine di migliorare l'interazione uomo-macchina. Sono stati presentati due studi principali. Il primo ha l’obbiettivo di investigare le variazioni morfologiche dei potenziali evento correlati (ERP), al fine di associarle agli stati mentali dell’utente (es. attenzione, carico di lavoro mentale) durante l’utilizzo di BCI reattive, e come predittori delle performance raggiunte dai soggetti. Nel secondo studio è stato sviluppato e validato un sistema BCI passivo in grado di stimare il carico di lavoro mentale dell'utente durante task operative, attraverso la combinazione del segnale elettroencefalografico (EEG) ed elettrocardiografico (ECG). Quest'ultimo studio è stato…