Catalogo dei Corsi di studio

Il corso si prefigge di presentare le basi del funzionamento e dell’organizzazione cerebrale a diverse scale spaziali e di fornire una trattazione delle metodiche tradizionali e innovative della Bioingegneria applicate alle Neuroscienze, illustrandone diverse applicazioni a ricaduta clinica o industriale e le implicazioni per la società.

Gli obiettivi formativi del corso sono i seguenti:

- comprendere le basi della struttura e del funzionamento della cellula nervosa e come la propagazione di segnali bioelettrici sia usata per la ricezione, l’elaborazione e l’integrazione dell’informazione;
- collegare l’attività delle singole cellule alla loro funzione all’interno di circuiti e sistemi neuronali organizzati;
- conoscere la natura dei diversi correlati dell’attività cerebrale, le tecniche per la loro acquisizione e i principi di analisi ad essi applicati;
- essere in grado di scegliere la tecnica di acquisizione ed analisi del segnale cerebrale più idonea allo specifico problema;
- comprendere il concetto di rete o circuito cerebrale, le diverse definizioni di connettività cerebrale e le principali tecniche per la sua stima e rappresentazione;
- essere in grado di scegliere il metodo di stima delle reti cerebrali più adatto alla natura dei dati e alle esigenze progettuali e cliniche;
- conoscere le principali tecniche ingegneristiche usate per studiare i sistemi neurorali ed interagire con essi;
- imparare come acquisire, elaborare e decodificare i segnali cerebrali ed interfacciarli con dispositivi esterni, robotici, infrastrutture ed ambienti intelligenti;
- conoscere alcuni esempi di applicazione alla neuroprostetica e alla neuroriabilitazione assistita da robot;
- valutare le ricadute e le possibili applicazioni dei diversi algoritmi modellistici a problemi di natura clinica, industriale e sociale.

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

Testi adottati

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)

Modalità di valutazione

Prove scritte di valutazione delle conoscenze e delle competenze