Le basi scientifiche del
Neuro-Feedback Dinamico Non Lineare
realizzato da NeurOptimal ^®

NB! le citazioni (virgolettate e in italico) sono tratte dall’articolo di Val Brown e da me tradotte senza revisione diretta dell’autore.
Per la versione corretta far riferimento al volume in inglese (vedi il link Amazon qui sotto)

L’articolo citato è di estremo interesse perché da una parte chiarisce la visione e la strada che hanno portato Val Brown a creare NeurOptimal® nella sua forma attuale, dall’altra dà un’idea piuttosto chiara della matematica e degli algoritmi che stanno alla base del NeuroFeedback Dinamico Non Lineare.

La visione di Val Brown nasce già nel 1970 quando intuisce ciò “che l’allenamento cerebrale potrebbe essere in futuro: un modo semplice, potente e sicuro per auto-ottimizzarsi, così facile e intuitivo che chiunque può usarlo“. Servono molti anni di attesa perché la tecnologia dei personal computer evolva in maniera sufficiente da mettere a disposizione di chiunque la potenza di calcolo necessaria. È fondamentale poi l’incontro con l’insigne scienziato Karl Pribram  e soprattutto con il suo “Modello Olonomico di Coscienza, Memoria e Percezione che aveva precedentemente pubblicato (Gill & Pribram, 1976; Pribram, 1969; Pribram, 1971)“. 

Val Brown capisce, grazie al suo master in matematica, che la matematica sottostante al modello non è quella lineare adottata da altri sistemi di neuro-feedback, ma quella adottata dalla meccanica quantistica, cioè la Joint Time-Frequency Analysis (JTFA – analisi congiunta tempo-frequenza) con cui Dennis Gabor ha sviluppato la tecnica laser dell’ologramma e per cui ha ricevuto il Nobel nel 1971. Le analisi che permettono di studiare come variano le frequenze nel tempo sono generalmente chiamate analisi “Time Frequency”: la JTFA ha la potenza di individuare “i cambiamenti nella ‘potenza’ dell’EEG a diverse frequenze (Hertz) nel tempo” e quindi innanzitutto eliminano tutti i disturbi derivanti dall’ambiente esterno (come il rumore della linea elettrica a 50/60Hz), ma soprattutto sono le stesse “matematiche che il sistema nervoso centrale stesso usa per percepire, ricordare e navigare attraverso il mondo, come aveva dimostrato Pribram nel Modello olonomico da lui sviluppato (Pribram, 1991)”.

Da un punto di vista strettamente matematico, e qui andiamo nella parte più tecnica dell’articolo, viene implementata una tecnica di “Box Thresholding” applicata a 20 “scatole (envelopes) tempo-frequenza” su cui viene eseguita 256 volte al secondo una trasformata di Fourier, ovvero un’analisi in potenza delle frequenza del segnale elettrico proveniente dai due sensori applicati sulla teca cranica: sullo spettrogramma così ottenuto (il cosiddetto grafico waterfall) viene poi applicato un banco di Filtri di Gabor (o Filtri Wavelet) i quali, in analogica a quanto avviene in molti sistemi di riconoscimento immagini o di analisi dei segnali Doppler e Radar, estraggono la cosiddetta “variabilità emergente“, cercando nel segnale tridimensionale dello spettrogramma particolari bordi e variazioni che assumono matematicamente la configurazione di tunnel. In particolare nell’algoritmo di NeurOptimal ® vengono usati “ filtri FIR Hybrid-Median 55 tap di Parks-McClellan” ossia una versione particolare delle cosiddette Cross Ambiguity Function (CAF).

Fin qui la tecnica matematica. Ma cosa vuol dire dal punto della funzionalità pratica del Neurofeedback Non Lineare? Vuol dire che l’algoritmo implementato in NeurOptimal ® è capace di individuare, nel segnale proveniente dai sensori, specifici eventi di frequenza temporale, ovvero aiutare il cervello (più precisamente il Sistema Nervoso Centrale – SNC), a individuare la variabilità emergente: il sistema NeurOptimal® cioè ha il compito di “aiutare il cervello a imparare a modulare i rapidi cambiamenti nell’EEG quando iniziavano a emergere” e quindi “regolare le trame specifiche di ogni momento in ciascuna sessione di neurofeedback in base a come quel particolare cliente ha risposto al momento precedente in quella specifica sessione“, Significa, ancora più semplicemente, che il sistema scansiona continuamente il segnale proveniente dai sensori e avvisa la mente di un momento particolarmente importante nell’istante stesso in cui sorge, permettendo al SNC di auto-regolarsi ed evolvere. È questo meccanismo, implementato attraverso le brevissime interruzioni del flusso musicale che la persona sente durante la sessione, il feedback negativo ovvero tutta l’informazione che la mente riceve: la successiva elaborazione è affidata in autonomia alla mente stessa, che trova via più adattive, più funzionali, più flessibili. Evocativa l’immagine che Val Brown usa: “le interruzioni non vengono fondamentalmente elaborate in maniera consapevole; piuttosto, funzionano come le strisce rumorose sulle autostrade; esse ti danno solo un’informazione: se vuoi uscire di strada continua ad andare, o se vuoi rimanere sulla strada, torna indietro verso la tua corsia. Non c’è bisogno di contare il numero di dossi per capire se lo stai facendo bene!“. Infatti “non ci sono compiti specifici da svolgere o obiettivi a cui mirare quando si utilizza NeurOptimal ^®“. Invece “le informazioni vengono fornite al SNC (Sistema Nervoso Centrale) attraverso gli Interrupt e il SNC stesso sceglie cosa fare, utilizzando i propri processi di feedback negativo intrinseco per mantenere la propria resilienza e flessibilità intrinseche“.

Particolarmente affascinante è la parte dell’articolo in cui Val Brown descrive come, passo dopo passo, si è giunti a un sistema totalmente automatizzato, in cui non c’è bisogno di diagnosi, né di “norme e database di riferimento“, né di tentativi di “forzare un qualche stato” come fanno gli altri sistemi di neurofeedback basati su un paradigma puramente lineare di causa-effetto. Con NeurOptimal ^® si è giunti cioè alla creazione di un sistema di General Wellness di grandissima efficacia e semplicità.

“Le interruzioni non vengono fondamentalmente elaborate in maniera consapevole; piuttosto, funzionano come le strisce rumorose sulle autostrade; esse ti danno solo un’informazione: se vuoi uscire di strada continua ad andare, o se vuoi rimanere sulla strada, torna indietro verso la tua corsia. Non c’è bisogno di contare il numero di dossi per capire se lo stai facendo bene!”