Neuroni: modellizzazione biofisica avanzata e tecniche di simulazione al calcolatore. Sinapsi: Modelli fenomenologici vs modelli biofisici; Sinapsi esponenziali a una e due costanti di tempo; Plasticità sinaptica; Reti di neuroni: modelli semplificati; Ruolo della connettività nelle dinamiche di rete
L’insegnamento si propone di fornire strumenti teorici per la modellizzazione di strutture neurali a differente scala, dal singolo neurone fino a complesse reti neuronali. L’obiettivo primario è quello di fornire gli strumenti teorici e di simulazione per modellare l'attività elettrofisiologica generata da strutture neurali. I contenuti dell'insegnamento permetteranno al bioingegnere di arricchire le proprie competenze nell'ambito della neuroingegneria.
Lezioni teoriche frontali in aula. Esercitazioni da svolgere in aula sui vari macro-argomenti del corso.
Materiale distribuito e note disponibili su Aulaweb.
Ricevimento: Previo appuntamento via e-mail.
PAOLO MASSOBRIO (Presidente)
SERGIO MARTINOIA
COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE
Esame orale su tutti gli argomenti del corso. Gli esami si svolgeranno durante il periodo di interruzione delle lezioni: dicembre (pre-appello), gennaio, febbraio, maggio (pre-appello), giugno. luglio e settembre. Non verranno concessi ulteriori appelli straordinari. Sostenuto l'esame, lo studente ha al massimo 1 settimana di tempo per decidere se accettare o meno il voto proposto. Terminato questo periodo, l'esame verrà registrato. Qualora lo studente ottenesse una valutazione positiva della sua prova d'esame (cioè maggiore o uguale a 18/30), e decidesse di rifiutare tale voto, potrà presentarsi una sola altra volta a ri-sostenere l'esame che verrà quindi registrato (se maggiore o uguale a 18/30) con quest'ultima votazione (anche se inferiore alla precedente). Ad esempio se all'appello di gennaio lo studente ottiene una votazione di 25/30 e decide di non accettare tale voto e al successivo appello di febbraio consegue una votazione di 24/30, tale voto di 24/30 verrà registrato.
Al termine dell'insegnamento lo studente dovrà dimostrare di conoscere le tecniche di base e avanzate per modellare strutture neurali dal singolo neurone fino a grosse reti di neuroni.