Research Activity 

La mia attività mira alla traslazione dei prototipi di Interfaccia Cervello-Computer (Brain Computer Interface –BCI) attualmente disponibili nei laboratori di ricerca in dispositivi usabili in maniera indipendente dagli utenti finali (persone con gravi disabilità motorie) nelle proprie case. I sistemi BCI traducono i segnali cerebrali in segnali di controllo che possono sostituire, ripristinare, potenziare, integrare o migliorare le funzionalità del sistema nervoso centrale. Non richiedendo l’utilizzo di muscoli e nervi periferici, questi sistemi possono rappresentare un canale di comunicazione alternativo/aggiuntivo per le persone affette da gravi disabilità motorie. Allo stato dell’arte, il focus è ancora sulle caratteristiche funzionali dei sistemi BCI (es. accuratezza ed efficienza), mentre la ricerca ha fatto passi in avanti in termini di usabilità di questi sistemi come tecnologie assistive.

Durante il tirocinio e la collaborazione professionale con il laboratorio di immagini neuroelettriche e interfacce cervello-computer della Fondazione Santa Lucia IRCCS, ho sviluppato e validato un nuovo algoritmo di classificazione che migliora l’usabilità e l’affidabilità dei sistemi BCI basati su potenziali P300 in contesti di utilizzo domestici. Questo algoritmo è stato testato come componente di un sistema BCI per il controllo ambientale durante il Progetto Europeo SM4All. Durante il mio dottorato, ho dimostrato che l’utilizzo di un BCI non richiede necessariamente che l’utente sia costantemente concentrato nel compito cognitivo necessario per modulare le risposte cerebrali, aspetto quest’ultimo che limita notevolmente l’usabilità dei sistemi BCI. Al contrario, ho proposto un approccio originale basato sulla classificazione di specifiche caratteristiche del segnale EEG per distinguere fra i periodi di utilizzo intenzionale del BCI ed i periodi in cui l’interfaccia deve ignorare l’input dell’utente.

Ho inoltre ideato e validato un approccio innovativo per eliminare la necessità di una calibrazione esplicita di tali dispositivi basandosi su un aggiornamento non supervisionato dei parametri di controllo. Durante la mia collaborazione al progetto Brindisys (Brindisys – Supporting Autonomy through Brain-Computer-Interface Devices: A research project) finanziato dall’Agenzia Italiana per la Ricerca sulla Sclerosi Laterale Amiotrofica (AriSLA) mi sono occupata della progettazione e della validazione una tecnologia assistiva basata su BCI per facilitare la comunicazione e l’interazione con l’ambiente esterno nelle persone affette da SLA. Attualmente, dopo la collaborazione come Post-Doc al progetto europeo "BNCI Horizon 2020: The future of Brain/Neural Computer Interaction, mi occupo di identificare nuove strategie per il trasferimento tecnologico dei sistemi BCI e lavoro come bioingegnere presso il Servizio di Ausilioteca per la Riabilitazione Assistita con Tecnologia (SARA-t) dove mi occupo di identificare soluzioni tecnologiche personalizzate per aumentare le possibilità di comunicazione e interazione con l’ambiente da parte delle persone affette da disabilità.

Curriculum Vitae 

2015 – 2016: Assegno di ricerca da Post-doc, Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale (DIAG) “Antonio Ruberti”, Sapienza – Università di Roma.

2015: Vincitrice del secondo bando di finanziamento 2014, fondazione Stiftelsen Promobilia, Stiftelsen Promobilia,  Stoccolma (Svezia).

2014 – 2015: Assegno di ricerca da post-doc, Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale (DIAG) “Antonio Ruberti” , Sapienza – Università di Roma.

2014: Premio di Dottorato “Massimo Grattarola” assegnato dal Gruppo Nazionale di Bioingegneria alla  tesi Brain-Computer Interface for Augmented communication: Asynchronous and adaptive algorithms and evaluation with end users per il contributo in direzione dell’evoluzione delle interfacce cervello-computer da prototipi di ricerca ad ausili per la comunicazione e l’interazione con l’ambiente esterno per le persone affette da gravi disabilità motorie.

2014: Post-doc, Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale (DIAG) “Antonio Ruberti”, Sapienza – Università di Roma.

2011 – 2014: Dottorato di ricerca in Bioingegneria (XXVI Ciclo), Alma Mater Studiorum - Università di Bologna.

2011 – 2013: Borsa di studio  dottorato in Bioingegneria (XXVI ciclo), Alma Mater Studiorum - Università di Bologna.

2011: Attività di ricerca nel campo delle interfacce cervello computer, Laboratorio di immagini neuroelettriche e interfacce cervello-computer, Fondazione Santa Lucia IRCCS, Roma.

2012 – 2013: Visiting researcher, GIPSA-LAB (Images, Parole et Signal Automatique) Université Joseph Fourier, Grenoble (Francia).

2011: Abilitazione alla professione di ingegnere, settore industriale, Facoltà di Ingegneria Civile e Industriale, Sapienza – Università di Roma.

2010: Collaborazione professionale, Laboratorio di Immagini Neuroelettriche e Interfacce cervello-computer, Fondazione Santa Lucia IRCCS, Roma.

2007 – 2010: Laurea Specialistica in Ingegneria Biomedica, Indirizzo dell’informazione, Facoltà di Ingegneria Civile ed Industriale, Sapienza – Università di Roma.

2002 – 2006: Laurea triennale in Ingegneria Clinica, Facoltà di Ingegneria Civile ed Industriale, Sapienza – Università di Roma.

Developing brain-computer interfaces from a user-centered perspective: Assessing the needs of persons with amyotrophic lateral sclerosis, caregivers, and professionals, Liberati G, Pizzimenti A, Simione L, Riccio A, Schettini F, Inghilleri M, Mattia D, Cincotti F, Appl Ergon. 2015 Sep;50:139-46. doi: 10.1016/j.apergo.2015.03.012. Epub 2015 Mar 31.

Assistive device with conventional, alternative, and brain-computer interface inputs to enhance interaction with the environment for people with amyotrophic lateral sclerosis: a feasibility and usability study, Schettini F, Riccio A, Simione L, Liberati G, Caruso M, Frasca V, Calabrese B, Mecella M, Pizzimenti A, Inghilleri M, Mattia D, Cincotti F, Arch Phys Med Rehabil. 2015 Mar;96(3 Suppl):S46-53. doi: 10.1016/j.apmr.2014.05.027.

Self-calibration algorithm in an asynchronous P300-based brain-computer interface, Schettini F, Aloise F, Aricò P, Salinari S, Mattia D, Cincotti F, J Neural Eng. 2014 Jun;11(3):035004. doi: 10.1088/1741-2560/11/3/035004. Epub 2014 May 19.

Influence of P300 latency jitter on event related potential-based brain-computer interface performance,  Aricò P1, Aloise F, Schettini F, Salinari S, Mattia D, Cincotti F, J Neural Eng. 2014 Jun;11(3):035008. doi: 10.1088/1741-2560/11/3/035008. Epub 2014 May 19.

Attention and P300-based BCI performance in people with amyotrophic lateral sclerosis, Riccio A, Simione L, Schettini F, Pizzimenti A, Inghilleri M, Belardinelli MO, Mattia D, Cincotti F, Front Hum Neurosci. 2013 Nov 12;7:732. doi: 10.3389/fnhum.2013.00732. eCollection 2013.

Asynchronous gaze-independent event-related potential-based brain-computer interface, Aloise F, Aricò P, Schettini F, Salinari S, Mattia D, Cincotti F, Artif Intell Med. 2013 Oct;59(2):61-9. doi: 10.1016/j.artmed.2013.07.006. Epub 2013 Sep 16.

A comparison of classification techniques for a gaze-independent P300-based brain-computer interface, Aloise F, Schettini F, Aricò P, Salinari S, Babiloni F, Cincotti F, J Neural Eng. 2012 Aug;9(4):045012. doi: 10.1088/1741-2560/9/4/045012. Epub 2012 Jul 25.

A covert attention P300-based brain-computer interface: Geospell, Aloise F, Aricò P, Schettini F, Riccio A, Salinari S, Mattia D, Babiloni F, Cincotti F, Ergonomics. 2012;55(5):538-51. doi: 10.1080/00140139.2012.661084. Epub 2012 Mar 29.

Asynchronous P300-based brain-computer interface to control a virtual environment: initial tests on end users, Aloise F, Schettini F, Aricò P, Salinari S, Guger C, Rinsma J, Aiello M, Mattia D, Cincotti F, Clin EEG Neurosci. 2011 Oct;42(4):219-24.

P300-based brain-computer interface for environmental control: an asynchronous approach, Aloise F1, Schettini F, Aricò P, Leotta F, Salinari S, Mattia D, Babiloni F, Cincotti F, J Neural Eng. 2011 Apr;8(2):025025. doi: 10.1088/1741-2560/8/2/025025. Epub 2011 Mar 24.