Descrizione del progetto
Un modo intelligente per monitorare il cervello
Gli algoritmi scalabili e distribuiti di elaborazione del segnale neurale possono consentire ai moduli di una rete neurosensoriale di elaborare congiuntamente i dati neurali registrati attraverso una fusione di dati interni alla rete e con uno scambio minimo degli stessi. Ciò consentirebbe ai dottori di monitorare il cervello nel corso dell’intera giornata, durante le attività quotidiane e, a sua volta, di rivoluzionare le interazioni uomo-macchina e la sanità. Il progetto DISPATCH Neuro-Sense, finanziato dall’UE, lavorerà per progettare questi innovativi algoritmi di elaborazione del segnale neurale, concentrandosi sulla creazione di un nuovo concetto di rete neurosensoriale non invasiva basata sull’elettroencefalografia (EEG). La combinazione di più moduli mini-EEG «intelligenti» in una «rete di sensori elettroencefalografici» compenserà la mancanza di informazioni spaziali acquisite dagli attuali dispositivi mini-EEG autonomi, senza compromettere «l’indossabilità».
Obiettivo
The possibility to chronically monitor the brain 24/7 in daily-life activities would revolutionize human-machine interactions and health care, e.g. in the context of neuroprostheses, neurological disorders, and brain-computer interfaces (BCI). Such chronic systems must satisfy challenging energy and miniaturization constraints, leading to modular designs in which multiple networked miniature neuro-sensor modules form a ‘neuro-sensor network’ (NSN).
However, current multi-channel neural signal processing (NSP) algorithms were designed for traditional neuro-sensor arrays with central access to all channels. These algorithms are not suited for NSNs, as they require unrealistic bandwidth budgets to centralize the data, yet a joint neural data analysis across NSN modules is crucial.
The central idea of this project is to remove this algorithm bottleneck by designing novel scalable, distributed NSP algorithms to let the modules of an NSN jointly process the recorded neural data through in-network data fusion and with a minimal exchange of data.
To guarantee impact, we mainly focus on establishing a new non-invasive NSN concept based on electroencephalography (EEG). By combining multiple ‘smart’ mini-EEG modules into an ‘EEG sensor network’ (EEG-Net), we compensate for the lack of spatial information captured by current stand-alone mini-EEG devices, without compromising in ‘wearability’. Equipping such EEG-Nets with distributed NSP algorithms will allow to process high-density EEG data at viable energy levels, which is a game changer towards high-performance chronic EEG for, e.g. epilepsy monitoring, neuroprostheses, and BCI.
We will validate these claims in an EEG-Net prototype in the above 3 use cases, benefiting from ongoing collaborations with the KUL university hospital. In addition, to demonstrate the general applicability of our novel NSP algorithms, we will validate them in other emerging NSN types as well, such as modular or untethered neural probes.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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