Ingegneria Biomedica | Course catalogue

NEUROSCIENZE INDUSTRIALI

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione: gli/le studenti saranno in grado di comprendere le basi della struttura e del funzionamento della cellula nervosa; di collegare l’attività delle singole cellule alla loro funzione all’interno di circuiti e sistemi neuronali organizzati; di conoscere la natura dei diversi correlati dell’attività cerebrale, le tecniche per la loro acquisizione e i principi di analisi ad essi applicati; di comprendere il concetto di rete o circuito cerebrale, le diverse definizioni di connettività cerebrale e le principali tecniche per la sua stima e rappresentazione; di conoscere le principali tecniche ingegneristiche usate per studiare i sistemi neuronali ed interagire con essi; di conoscere alcuni esempi di applicazione alla neuroprostetica e alla neuroriabilitazione assistita da robot. Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli/le studenti saranno in grado di scegliere la tecnica di acquisizione ed analisi del segnale cerebrale più idonea allo specifico problema; di scegliere il metodo di stima delle reti cerebrali più adatto alla natura dei dati e alle esigenze progettuali e cliniche; di scegliere come acquisire, elaborare e decodificare i segnali cerebrali ed interfacciarli con dispositivi esterni, robotici, infrastrutture ed ambienti intelligenti. Autonomia di giudizio: gli/le studenti saranno in grado di valutare le ricadute e le possibili applicazioni dei diversi metodi di acquisizione e analisi studiati a problemi di natura clinica, industriale e sociale. Abilità comunicative: gli/le studenti/esse impareranno a comunicare in un contesto multidisciplinare relativamente alle scelte effettuate in relazione al problema fisiologico o clinico affrontato e a comunicare e motivare le scelte effettuate a tale scopo. Capacità di apprendere: gli/le studenti/esse svilupperanno un'attitudine orientata all'apprendimento indipendente di concetti avanzati non affrontati nel corso.

Canale 1

LAURA ASTOLFI Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma

Introduzione alle neuroscienze, principi di Neuroanatomia e organizzazione cerebrale Richiami di elettrofisiologia cellulare: struttura neurone, potenziale di membrana, equazione di Nernst, meccanismi di trasporto; generazione e propagazione del potenziale d’azione, potenziali graduati, trasmissione sinaptica; integrazione dell’informazione, sommazione temporale e spaziale Generazione dei correlati elettrici dell’attività cerebrale Correlati neuroelettrici a diverse scale spaziali (LFP, S-EEG, EcoG, EEG di scalpo) EEG di scalpo: acquisizione, limiti e vantaggi, analisi qualitativa e ritmi cerebrali Ritmi elettroencefalografici Acquisizione e pre-elaborazione del segnale EEG; introduzione agli artefatti Origine, riconoscimento e trattamento degli artefatti EEG Definizione di potenziali evocati ed evento-correlati, segmentazione ed averaging, ipotesi sulla generazione degli ERP Rappresentazione di EP/ERP, componenti precoci, intermedie e lente, potenziali sensoriali, P300, N400, Bereitschaftspotential e variazione contingente negativa Reattività dei ritmi EEG, definizione di ERD ed ERS, procedura per il calcolo di ERD/ERS Esempi di ERD/ERS, mappe di ERD/ERS Filtri spaziali e Laplaciano Superficiale, superfici per il calcolo del LS, costruzione di modelli realistici Problema neuroelettrico diretto e inverso Introduzione alla fMRI Caratteristiche del segnale fMRI Applicazioni della fMRI Altri correlati metabolici dell’attività cerebrale Confronto tra metodiche di acquisizione del segnale cerebrale Introduzione alle tecniche di neuromodulazione Stimolazione Transcranica Magnetica (TMS) Stimolazione elettrica transcranica con corrente diretta (tDCS) Introduzione all’analisi multivariata dei segnali cerebrali Connettività anatomica e funzionale Sincronismo e coerenza ordinaria Causalità fisica e statistica Test di Granger Metodi multivariati per la stima della causalità Partial Directed Coherence Confronto tra i metodi Introduzione alla teoria dei grafi in neuroscienze Indici locali, globali, misure di segregazione dei grafi Reti di riferimento (Grafi regolari, random, reali, Small-world) Visualizzazione delle reti Esercizi sul calcolo degli indici dei grafi Introduzione alla neuroriabilitazione Plasticità cerebrale: meccanismi macroscopici e meccanismi neuronali Riabilitazione motoria: principi e applicazioni bioingegneristiche Riabilitazione cognitiva Protesi, ortesi, ausili per l’attività e l’inclusione Decodifica del segnale cerebrale per il controllo ambientale, la comunicazione e la riabilitazione Esercitazioni in Matlab sull'elaborazione del segnale neuroelettrico, l'analisi delle reti cerebrali e la teoria dei grafi

Prerequisiti

Nessun prerequisito.

Testi di riferimento

Hari R, Puce A, MEG-EEG primer, Oxford Press, 2017 M.X. Cohen, Analyzing Neural Time Series Data : Theory and Practice. The MIT Press, 2014 Wolpaw J and Wolpaw E (eds.), Brain-Computer Interfaces, Oxford University Press, 2012 Principi di stima dell'attività e della connettività cerebrale da dati neuroelettrici, Patron Editore Dispense della docente, materiale per esercitazioni (dati di prova e funzioni)

Frequenza

In presenza.

Modalità di esame

Prove scritte di valutazione delle conoscenze e delle competenze.

Modalità di erogazione

Lezioni frontali ed esercitazioni.