PRESENTAZIONE

Il corso è focalizzato sulla descrizione e comprensione dei principi di funzionamento delle interfacce neurali e cervello-macchina. Si partirà dalla definizione dell'interfaccia neurale e dallo stato dell'arte nel campo dei sistemi neuro-elettronici. Verranno presentate e spiegate le tecniche per misurare l'attività elettrofisiologica di cellule e tessuti eccitabili. Verrà quindi fornita una breve introduzione all'elaborazione avanzata del segnale per le interfacce neurali, come base per la comprensione della codifica e decodifica delle informazioni nelle interfacce neurali. Verrà analizzato e discusso lo stato dell'arte delle attuali interfacce neurali, comprese le interfacce cervello macchina, sia invasive che non invasive, e le protesi neurali, concentrandosi sui loro materiali, metodi e attuali applicazioni traslazionali e cliniche.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Definition of neural interface and state of the art in the field of neuro-electronic systems. Techniques for measuring the electrophysiological activity of excitable cells and tissues. Advance signal processing for neural interfaces. Coding and decoding of information in neural interfaces. Definition of uni- and bi-directional neural interfaces. Invasive and non-invasive Brain Machine/Computer Interfaces and Neural Prostheses for the Central Nervous System: materials, methods and current applications

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Obiettivo 1. Dimostrazione di modelli teorici relativi alle interfacce neuro-elettroniche. Risultati di apprendimento per l'obiettivo 1. Capacità di comprendere e dimostrare modelli teorici dell'interfaccia neuroelettronica.

Obiettivo 2. Descrizione e analisi di sistemi quali le interfacce neuro-elettroniche e microtrasduttori per l'elettrofisiologia. Risultati di apprendimento per Obiettivo 2. Progettazione (fondamenti) di microtrasduttori per interfacce neurali e risoluzione di semplici problemi relativi ad interfacce e applicazioni neurali.

Obiettivo 3. Comprensione degli algoritmi di base per l'elaborazione di dati sperimentali da segnali neurali nell'ambito di applicazioni di interfacce neurali. Risultati di apprendimento per l'Obiettivo 3. Progettazione e implementazione di strumenti software per l'analisi del segnale neuronale per applicazioni nell’ambito delle interfacce neurali e cervello-macchina.

Obiettivo 4. Definizione di codifica e decodifica neurale e analisi delle problematiche ad esse collegate. Risultati di apprendimento per l'Obiettivo 4. Analisi critica dell'attuale stato dell'arte nel campo delle interfacce neurali e cervello-macchina.

Obiettivo 5. Risolvere problemi che sorgono in un ambiente reale di laboratorio in cui vengono eseguiti esperimenti elettrofisiologici a un livello di complessità maggiore (dall'in vitro, all'in vivo fino agli esperimenti sull'uomo). Risultati di apprendimento per Obiettivo 5. Acquisizione di abilità operative nell'uso di strumenti di laboratorio per registrazioni elettrofisiologiche e per l’acquisizione ed elaborazione di immagini. Comprendere e riprodurre i passaggi fondamentali per eseguire interfacce neurali/cervello ed esperimenti di neuroprotesi.

PREREQUISITI

Fondamenti di chimica, biofisica, matematica, elettronica e informatica forniti durante i primi tre anni della Laurea in Ingegneria Biomedica.

MODALITA' DIDATTICHE

• Lezioni frontali
• Esercizi supervisionati
• Formazione in laboratorio sperimentale

PROGRAMMA/CONTENUTO

Modellazione dell'interfaccia neuro-elettronica: modelli teorici dell'interfaccia solido-liquido; interfaccia polarizzabile e non polarizzabile; Microtrasduttori e tecniche elettrofisiologiche; Microelettrodo, transistor al silicio, transistori organici.

Tecniche per l'elettrofisiologia e applicazioni: elettrofisiologia in-vitro e in-vivo, misure intracellulari ed extracellulari, patch clamp; registrazioni di singole cellule, elettrofisiologia di rete; dispositivi e applicazioni.

Tecniche per l'analisi dei segnali neuronali nell'ambito delle interfacce neurali che interagiscono con il cervello: definizione di MUA, SUA e LFP; elaborazione e visualizzazione dati per interfacce neurali; Definizione LFP ed elaborazione di base.

Codifica e trasmissione dell'informazione: definizione di codice neurale; rate vs time code; teoria dell'informazione applicata ai segnali neurali; recenti approcci per la codifica neurale; applicazioni.

Decodifica delle informazioni e Brain-Machine-Interfaces (BMI): definizione di BMI; tipi di BMI; concetto di decodifica dell'attività e definizione teorica; casi clinici e applicazioni di Brain-Machine-Interfaces e neuroprotesi.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

• Bioelectronics: MOSFETs, biosensors, neurons, M. Grattarola e G. Massobrio, McGraw -Hill, (1998)
• Principle of applied Biomedical instrumentation, Geddes and Baker, Wiley Interscience ed., 1989.
• SPIKES: exploring the neural code, Riecke, Warland, de Reuyter van Steveninck, Bialek, MIT press, 1997.
• Toward Replacement Parts For The Brain: Implantable Biomimetic Electronics As Neural Prostheses, T. Berger, D. Glanzman eds, MIT press 2005 
• Analyzing Neural time series data: Theory and practice, Michael X. Cohen, MIT Press, (2014)
• Niedermayers’ Electroencephalography: Basic Principles, Clinical Applications and Related Fields, Schomer and Lopes da Silva, sixth ed. Lippincot Williams and wilkins, (2011)

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

MICHELA CHIAPPALONE (Presidente)

GABRIELE ARNULFO

VINICIUS ROSA COTA

SERGIO MARTINOIA (Presidente Supplente)

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

https://corsi.unige.it/11159/p/studenti-orario

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

L'esame è costituito da una prova scritta e da una orale (esercitazioni sugli argomenti presentati durante le lezioni frontali e le esercitazioni supervisionate) e da una presentazione facoltativa di un articolo scientifico durante sessioni di ‘Journal Club’. La valutazione della presentazione, da parte del Docente e di due revisori scelti tra gli studenti partecipanti al corso, attribuisce un bonus fino a 3 punti.

La formazione in laboratorio sperimentale non concorre alla valutazione dell'esame finale, ma serve per il raggiungimento dell'Aim5.

Le date degli esami verranno decise dal docente e comunicate agli studenti con adeguata tempistica.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

La prova scritta e quella orale consentiranno di valutare il raggiungimento di Aim1, Aim2 e Aim3.

Il Journal Club valuterà il raggiungimento di Aim4.

Le attività formative del laboratorio sperimentale consentiranno di raggiungere l'Aim5.

Calendario appelli

ALTRE INFORMAZIONI

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