Hyperscanning è un metodo grazie al quale due o più soggetti possono interagire reciprocamente mentre i loro cervelli vengono scansionati contemporaneamente mediante EEG multipli e simultanei, consentendo lo studio delle risposte cerebrali che determinano importanti interazioni sociali. I tipi di interazioni che possono essere studiati sono diversi e vanno dai giochi competitivi, ai compiti cooperativi o alle esibizioni musicali. L’obiettivo di questa tesi era progettare e realizzare una piattaforma wireless open source a basso costo per la registrazione EEG multinodale sincronizzata nel tempo (hyperscanning): la sincronizzazione temporale è stata ottenuta tramite l’orologio di rete da una rete WiFi. Il sistema è composto da diversi dispositivi interconnessi, sia hardware che software. Un Raspberry Pi 3 è stato utilizzato come “computer centrale” per la raccolta e la trasmissione dei dati, dati provenienti da una scheda di schermatura Raspberry Pi 3 progettata su misura: questa scheda a circuito stampato offre la possibilità di collegare e monitorare fino a 8 canali EEG simultanei. Un’altra particolarità del sistema è l’utilizzo di elettrodi personalizzati in ear-EEG del laboratorio, che hanno consentito una maggiore portabilità in cambio di un’ampiezza del segnale ridotta e regioni cerebrali meno monitorate. Alcuni dei compiti raggiunti erano basati e ispirati dal lavoro open source disponibile sul Web. L’esperienza si estendeva da molti campi come la progettazione HW/SW per un sistema embedded e biomedico, consentendo una crescita personale nella gestione indipendente di un intero progetto di progettazione di un sistema digitale e nella relativa risoluzione dei problemi. Sfortunatamente, un malfunzionamento nella conversione dell’ADC ci ha fatto ottenere risultati deboli che impedivano di raggiungere l’obiettivo di eseguire un esperimento potenziale evocato uditivo iper-scansione con flussi di dati EEG reali. Ad ogni modo, i dati simulati potrebbero essere inviati perfettamente via wireless per una visualizzazione in tempo reale su MATLAB, il che significa che dopo aver affinato il comportamento dell’ADC, è probabile che si possano raggiungere prestazioni ragionevoli. L’intero progetto è stato valutato come fattibile e degno del lavoro su di esso, essendo un possibile, valido punto di partenza per future progressioni sull’iper-scansione EEG da un livello molto solido.

AUTORE: Francesco Zippo

RELATORE: Eros Gian Alessandro Pasero

CORSO DI LAUREA: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Elettronica

ANNO ACCADEMICO: 2018/2019