CODICE | 106737 |
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ANNO ACCADEMICO | 2022/2023 |
CFU |
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SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE | ING-INF/06 |
LINGUA | Inglese |
SEDE |
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PERIODO | 2° Semestre |
MATERIALE DIDATTICO | AULAWEB |
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.
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
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.
Fondamenti di chimica, biofisica, matematica, elettronica e informatica forniti durante i primi tre anni della Laurea in Ingegneria Biomedica.
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.
Ricevimento: MICHELA CHIAPPALONE. Su appuntamento: Tel. 0103352991 or michela.chiappalone@unige.it
MICHELA CHIAPPALONE (Presidente)
GABRIELE ARNULFO
SERGIO MARTINOIA (Presidente Supplente)
L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy.
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.
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.
Data | Ora | Luogo | Tipologia | Note |
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17/01/2023 | 09:00 | GENOVA | Esame su appuntamento | |
14/02/2023 | 09:00 | GENOVA | Esame su appuntamento | |
13/06/2023 | 09:00 | GENOVA | Esame su appuntamento | |
18/07/2023 | 09:00 | GENOVA | Esame su appuntamento | |
15/09/2023 | 09:00 | GENOVA | Esame su appuntamento |
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