Neurotecnologia · Ricerca attiva

NeuraSync BCI.
Il pensiero,
come interfaccia.

Interfaccia cervello-computer non invasiva: legge i segnali EEG in tempo reale e li traduce in comandi digitali. Applicazioni in accessibilità per persone con disabilità motorie, controllo protesico e ricerca clinica.

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EEG · 4 canali · esempio illustrativo
α
8–13 Hz
β
13–30 Hz
γ
30+ Hz

Visualizzazione illustrativa. Onde EEG simulate.

— Applicazioni

Tre direzioni
di sviluppo.

NeuraSync è progettato come una piattaforma modulare: lo stesso stack di acquisizione EEG e decodifica può alimentare scenari clinici diversi. Stiamo lavorando su tre verticali principali.

01 · Accessibilità

Controllo dispositivi

Per persone con disabilità motorie gravi: controllo di tastiera, mouse, sedie a rotelle, comandi domotici via segnali neurali.

SLA · ALS Lesioni midollo
02 · Protesica

Controllo protesico

Decodifica dell'intenzione motoria per il controllo di arti protesici robotici, in collaborazione con centri di neuroriabilitazione.

Arti superiori Esoscheletri
03 · Ricerca clinica

Tool di ricerca

Pipeline e SDK pensati per laboratori di neuroscienze, BCI lab e gruppi di ricerca universitari. SDK Python open-source.

P300 SSVEP MI
— Stack tecnico

Dalla scalp
al comando.

Layer 01
Acquisizione

EEG fino a 64 canali, frequenza di campionamento 1000 Hz, headset commerciali e research-grade. Streaming via LSL (Lab Streaming Layer) standard.

OpenBCI Muse 2 g.tec LSL
Sample rate
1000 Hz · 64 canali
Layer 02
Preprocessing

Filtraggio in tempo reale (band-pass, notch), ICA per la rimozione di artefatti EOG/EMG, segmentazione in epoche e estrazione delle feature spettrali e di connettività.

MNE-Python SciPy ICA · CSP
Latenza tipica
< 50 ms
Layer 03
Decoder AI

Modelli deep learning per la classificazione delle intenzioni: EEGNet, ShallowConvNet, Transformer per sequenze EEG. Calibration personalizzata per ogni utente.

PyTorch EEGNet Transformer Calibrazione personale
Inference
Edge (ONNX) · Cloud
Layer 04
SDK & output

SDK Python open-source per integrazione: comandi mappati su API standard (HID, sistema operativo, ROS per robotica). Documentazione e esempi inclusi.

Python SDK REST API WebSocket ROS
Licenza SDK
Open-source (MIT)
— Roadmap

Dove siamo,
in chiaro.

2025

Pipeline EEG operativa

Acquisizione, preprocessing e prime classificazioni P300/SSVEP funzionanti su hardware OpenBCI e Muse.

Completato
2026

SDK pubblico & pilot

Rilascio SDK Python open-source. Pilot con un centro di neuroriabilitazione su scenario di controllo dispositivi assistivi.

In corso
2027+

Validazione clinica

Studi controllati su popolazioni cliniche selezionate. Percorso verso certificazione MDR per uso assistivo.

Pianificato

Lavori su BCI
o neuroriabilitazione?

Cerchiamo BCI lab universitari, centri di neuroriabilitazione e ricercatori clinici per la fase di pilot. Scrivici col tuo contesto.

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