CARATTERIZZAZIONE DELL’ATTIVITÀ ELETTRICA CEREBRALE DURANTE ESECUZIONE E IMMAGINAZIONE MOTORIE MEDIANTE ELETTROENCEFALOGRAMMA

Il sistema nervoso rappresenta il principale centro di controllo del corpo umano, esso gestisce e coordina le funzioni corporee attraverso i neuroni, che costituiscono le strutture cerebrali e garantiscono una trasmissione rapida delle informazioni. Il cervello è suddiviso in due emisferi, ciascuno composto dalla corteccia cerebrale, sotto la quale si trovano le aree sottocorticali, i gangli della base, il cervelletto, il tronco encefalico e il talamo. Le strutture direttamente coinvolte nel controllo motorio sono la corteccia motoria e le aree premotorie. L’elettroencefalogramma (EEG) è una tecnica non invasiva per lo studio dell’attività elettrica cerebrale, che acquisisce le differenze di potenziale tramite elettrodi posizionati sullo scalpo, generalmente secondo il sistema 10-20 o 10-10. Questo strumento ha permesso di valutare eventuali correlazioni o differenze tra immaginazione motoria (MI), ed esecuzione reale del movimento (ME) che è anche lo scopo della seguente tesi. L’analisi è stata condotta su 10 soggetti con EEG a 16 canali, durante quattro task: baseline con occhi aperti, (BEO), chiusura della mano sinistra (CLH), chiusura della mano destra (CRH) e riposo (Rest). I segnali EEG sono stati pre-processati per ridurre gli artefatti: a tale fine è stato applicato un filtro FIR passabanda tra 0.5 e 60 Hz ed è poi stato eliminato anche il rumore di linea a 60 Hz. Successivamente si è effettuata la tecnica di average reference, calcolando la media dei potenziali registrati medianti tutti gli elettrodi e la decomposizione ICA, mantenendo solo le componenti del segnale EEG linearmente indipendenti. In seguito si è deciso di effettuare un controllo qualitativo sul segnale, scartando tutti i file in cui, per almeno un canale, quattro volte la deviazione standard del segnale superava i 100 µV. Lo spettro è stato poi suddiviso in sei bande di frequenza: δ (0.5–4 Hz), θ (4–8 Hz), α (8–13 Hz), SMR (12–15 Hz), β (15–30 Hz), γ (30–60 Hz). La stima della potenza è stata eseguita tramite il metodo di Welch calcolando poi l’area sotto le curve e approssimandola come somma di trapezi, il tutto è stato effettuato per ogni combinazione canale-banda-condizione; i risultati sono poi stati mediati sui soggetti per generare delle mappe topografiche. Nelle mappe della sessione reale, l’analisi ha evidenziato una marcata desincronizzazione (ERD), percepibile a livello visivo dalle mappe come una diminuzione dell’energia (colori tendenti al blu) nelle aree sensori-motorie controlaterali durante i compiti CLH e CRH, specialmente nelle bande beta, SMR e alpha. Nella sessione immaginaria, l’ERD è risultata più debole, diffusa e localizzata anteriormente (zona premotoria e area motoria supplementare), con lateralizzazione meno definita. Le mappe di differenza hanno mostrato maggiori divergenze nelle bande alpha, SMR e beta, con attivazione più intensa nella sessione reale. Per la condizione Rest è stato osservato un possibile ritardo nella risincronizzazione post-task. A livello statistico, sono stati condotti test di Wilcoxon Signed Rank e analisi di correlazione per confrontare reale e immaginario. Le condizioni CLH e Rest hanno mostrato differenze significative (ovvero con significatività statistica p < 0.05), con le bande alpha, beta e SMR più sensibili alle variazioni. Per ogni soggetto, condizione sperimentale (BEO, CLH, CRH, Rest) e banda di frequenza (delta, theta, alpha, beta, gamma, SMR), sono state condotte due tipologie di analisi di correlazione tra i valori di potenza spettrale ottenuti nella sessione reale e in quella immaginaria, calcolando i coefficienti di correlazione di Pearson (indicato con r) e Spearman (indicato con rho). Poi i valori di potenza di tutti i canali e soggetti sono stati concatenati in vettori unici, e su questi è stata calcolata la correlazione complessiva tra reale e immaginario, sempre tramite i coefficienti di Pearson e Spearman.