Nuovo rilevatore dell’affaticamento mentale

Il deterioramento dell’attenzione selettiva è indice di affaticamento mentale e questo riduce l’efficacia della riabilitazione. L’attività EEG aiuta a identificare le differenze nell’elaborazione automatica o meno di informazioni, ma presenta inconvenienti quali un rapporto segnale/rumore basso e inaffidabilità.

I segni visivi dell’affaticamento mentale includono i cambiamenti del movimento oculare e del diametro della pupilla. Il monitoraggio video insieme all’attività EEG potrebbe quindi rivelarsi più efficace dei sistemi basati esclusivamente sull’EEG per il rilevamento dell’affaticamento mentale. Per dimostrare questa affermazione è stato avviato il progetto QFATIGUE (Quantification of mental fatigue by means of visual and physiological measures), finanziato dall’UE.

I ricercatori hanno registrato simultaneamente i segnali EEG e video frontali del volto di volontari durante una serie di compiti di andatura eseguiti su un trainer robotico. Hanno elaborato i filmati ed estratto dati quali le statistiche dei movimenti oculari e le distanze relative tra le componenti dell’occhio e le sopracciglia.

Oltre alla rimozione di errori ed artefatti dei segnali EEG, per le misurazioni sono stati usati i valori di potenza spettrale nelle diverse regioni corticali nelle bande di onde cerebrali standard. Sono stati selezionati i valori di potenza spettrale in quanto mostravano notevoli differenze tra l’attività cerebrale in condizioni di affaticamento e non.

La combinazione dei due modelli è risultata in un modello multimodale che rileva l’affaticamento in modo efficace. I risultati sono stati divulgati attraverso vari articoli nonché presentazioni durante conferenze.

Gli strumenti QFATIGUE dovrebbero rivelarsi molto preziosi per l’ottimizzazione delle procedure di riabilitazione intensiva e l’adattamento alle esigenze personali dei singoli pazienti. Questi programmi di riabilitazione personalizzati aumenteranno la conformità al paziente e quindi anche i risultati.