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Ingegneria del sistema neuromuscolare

07IKDMV

A.A. 2020/21

Lingua dell'insegnamento

Italiano

Corsi di studio

Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Biomedica - Torino

Organizzazione dell'insegnamento
Didattica Ore
Lezioni 54
Esercitazioni in laboratorio 6
Tutoraggio 6
Docenti
Docente Qualifica Settore h.Lez h.Es h.Lab h.Tut Anni incarico
Mesin Luca Professore Associato ING-INF/06 48 0 0 0 8
Collaboratori
Espandi

Didattica
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
ING-INF/06 6 B - Caratterizzanti Ingegneria biomedica
2020/21
Scopo del corso è l'acquisizione di metodologie di studio e interpretazione del sistema neuromuscolare. In particolare, lo studente imparerà metodi di acquisizione del segnale EMG e di elaborazione avanzati (in Matlab). Tali metodi vengono applicati nell'ambito di un progetto, che prevede lo studio della letteratura, la scelta/implementazione di un protocollo sperimentale, l'elaborazione dei dati raccolti e la loro interpretazione/discussione.
The aim of the course is the acquisition of techniques for the investigation of the neuromuscular system. Specifically, the student will learn advanced EMG signal acquisition and processing methods (in Matlab). These methods are applied as part of a project, which involves the study of scientific literature, the choice / implementation of an experimental protocol, the processing of the collected data and their interpretation / discussion.
Il sistema neuromuscolare può essere investigato acquisendo ed elaborando diversi segnali (soprattutto bioelettrici, ma anche meccanici, ecografici,…) da cervello, muscoli e nervi, durante la loro attività, volontaria o stimolata. Lo studente acquisirà varie conoscenze relative ai diversi metodi per la misura, l’elaborazione e la simulazione di segnali che sono stati proposti nella letteratura scientifica. Un ampio spettro di applicazioni sarà anche illustrato. Inoltre, lo studente apprenderà importanti competenze per la pianificazione e implementazione di un protocollo sperimentale, l’elaborazione dei dati acquisiti e l’interpretazione dei risultati.
The neuromuscular system can be investigated recording and processing different signals (often bioelectric signals, but also others concerning kinematics, kinetics, metabolism, or ultrasound images,…) from the brain, muscles and nerves, during their activity, which could be either voluntary or stimulated. The student will get knowledge on different methods for the acquisition, processing and simulation of different signals. A wide range of applications will be also discussed. Moreover, the student will gain important competences for the design and implementation of experimental protocols, the processing of the measured data and the interpretation of the results.
Per una proficua frequentazione del corso, si consiglia di aver acquisito le nozioni principali di corsi di base di Analisi Matematica, Fisica e Analisi dei Segnali.
Elements of mathematical analysis, physics and signal processing
1. Richiami di concetti di fisica, elettrotecnica, elettronica 2. Richiami di concetti di fisiologia neuromuscolare e di controllo motorio 3. Contrazione muscolare volontaria e stimolata 4. Il segnale elettromiografico (EMG): generazione, simulazione ed elaborazione 5. Valutazione della conduzione dei nervi motori: tecnica del collision block e stima del blocco di conduzione in nervi motori 6. Crosstalk: tecniche per la sua valutazione e riduzione 7. Riflessi muscolari 8. Applicazioni in ergonomia, sindrome del tunnel carpale, stima delle manifestazioni mioelettriche di fatica, controllo della postura, ostetricia, masticazione, studio dei crampi e controllo di protesi 9. Principal Component Analysis (PCA) e Independent Component Analysis (ICA): applicazione alla decomposizione del segnale EMG in contributi di singola unità motoria 10. Introduzione alla trasformata wavelet. Applicazione di tecniche per lo studio di segnali non stazionari e di metodi di classificazione. 11. Metodi avanzati di elaborazione del segnale multicanale: stima delle regioni attive e applicazione di tecniche di flusso ottico per la valutazione dell’anatomia muscolare. 12. Brain Computer Interface basata sul Motor Related Cortical Potential Ai punti precedenti sarà dedicato un tempo indicativamente paritario, coprendo complessivamente circa l’80% del corso. Il tempo rimanente sarà dedicato al supporto alla preparazione di una tesina relativa a temi attinenti il corso che ogni studente sceglierà. Verrà illustrato come si svolge una ricerca bibliografica e come si prepara un rapporto scientifico. Inoltre, verrà fornito supporto per l’implementazione di algoritmi e l’elaborazione di segnali.
1. Summary of concepts of physics and electronics 2. Elements of physiology of the neuromuscular system and of the motor control 3. Voluntary and electrically stimulated muscle contraction 4. The electromyogram (EMG): generation, simulation and processing 5. Evaluation of conduction of the action potentials in motor nerves: collision block technique and the estimation of conduction block in motor nerves 6. Crosstalk: methods to estimate and reduce it 7. Reflexes 8. Applications in ergonomy, carpal tunnel syndrome, estimation of the myoelectric manifestations of fatigue, control of posture, obstetrics, mastication, muscle cramps and control of a prosthesis 9. Principal Component Analysis (PCA) and Independent Component Analysis (ICA): application to surface EMG decomposition 10. Introduction to wavelet transform. Applications of methods for the analysis of non-stationary signals and classification. 11. Advanced methods for the processing of multichannel surface EMG: estimation of active regions and application of optical flow techniques to study muscle anatomy 12. Brain Computer Interface based on the Motor Related Cortical Potential To each of the topics listed above, it is provided approximately equal weight. During the course, support will be also given to the students for the preparation of a small report. Some lectures will be devoted to teaching how to make a good literature review and how to produce a good report. Moreover, support will be given for the implementation of algorithms and their application to signals.
Sustainable development goals: 3 - assicurare la salute e il benessere per tutti e per tutte le età
Sustainable development goals: 3 - ensure health and well-being for all and for all ages
Oltre alle lezioni in aula, ci saranno alcune esercitazioni in cui gli studenti (divisi in gruppi di lavoro) svolgeranno attività inerenti un progetto di loro scelta: ricerca bibliografica sul tema selezionato, progetto di un protocollo sperimentale, raccolta ed elaborazione di dati.
In addition to the lessons, there will be some tutorials and exercises in which the students (split into working groups) will train with activities concerning a project: preparation of a small review on the selected topic, design of an experiment, data collection and processing.
Verranno fornite le presentazioni su cui si basano le lezioni e alcuni articoli scientifici per approfondire. Il libro di testo del corso è il seguente: L. Mesin, Neuromuscular System Engineering, 2019, ISBN: 9788892361881 Un testo aggiuntivo che copre buona parte dei temi discussi a lezione è il seguente: Merletti R, Parker PA (editors). Electromyography: Physiology, engineering and non invasive applications, IEEE Press / J Wiley, USA, 2004.
The slides presented during the lessons and some scientific papers will be given. The textbook of the couse is the following: L. Mesin, Neuromuscular System Engineering, 2019, ISBN: 9788892361881 A further book covering most of the topics of the course is the following: Merletti R, Parker PA (editors). Electromyography: Physiology, engineering and non invasive applications, IEEE Press / J Wiley, USA, 2004.
Modalità di esame: Prova orale obbligatoria; Elaborato progettuale in gruppo;
L'esame in modalità remota consiste di una prova orale (tramite Virtual Classroom), con domande sui temi del corso (con la possibilità di consultare il libro di testo) e di una presentazione orale di un progetto di gruppo (preparato durante il corso), che prevede una ricerca bibliografica di un tema di interesse nella letteratura scientifica, il progetto di un protocollo sperimentale, la raccolta di dati (eventualmente fatta dal docente, ma seguendo le indicazioni degli studenti) e l'elaborazione dei dati. In particolare, l'esame accerterà le conoscenze acquisite dallo studente relative ai diversi metodi per la misura, l’elaborazione e la simulazione dei diversi segnali che sono descritti durante il corso. Inoltre, sarà valutata la conoscenza delle varie applicazioni discusse a lezione. Sarà anche valutata la capacità di pianificare un protocollo sperimentale, elaborare i dati acquisiti e interpretare i risultati, con particolare riferimento al progetto di gruppo, che permetterà anche di testare la capacità dello studente di fare un aggiornamento continuo, tramite la consultazione di articoli scientifici recenti. Il voto finale è definito come somma della valutazione del progetto (massimo 20 punti; valutazione basata sul progetto complessivo e sulla capacità dello studente di descriverlo durante l'orale) e dell'orale sui temi generali del corso (massimo 10 punti + eventuale lode).
Exam: Compulsory oral exam; Group project;
The exam (remote modality) consists of an oral test using Virtual Classroom, with questions on the topics of the course (with the possibility of consulting the textbook) and an oral presentation of a group project (prepared during the course), which includes a bibliographic research of a topic of interest in the scientific literature, the design of an experimental protocol, the collection of data (possibly executed by the Professor, following the indications of the students) and processing of data. In particular, the exam will verify the knowledge acquired by the student relating to the different methods for measuring, processing and simulating the different signals that are described during the course. Furthermore, knowledge of the various applications discussed in class will be assessed. The ability to plan an experimental protocol, process the acquired data and interpret the results will also be assessed, with particular reference to the group project, which will also allow to test the student's ability to make a continuous update, through the consultation of recent scientific articles. The final mark is defined as the sum of the evaluation of the project (maximum 20 points; evaluation based on the overall project and on the student's ability to describe it during the oral exam) and of the oral test on general topics of the course (maximum 10 points + possible laude).
Modalità di esame: Prova orale obbligatoria; Elaborato scritto prodotto in gruppo;
L'esame consiste di una prova orale (dal vivo, se possibile, oppure tramite Virtual Classroom, nel caso fosse necessario adottare una modalità remota). Le domande saranno sui temi del corso (con la possibilità di consultare il libro di testo) e sul progetto di gruppo che lo studente avrà preparato durante il corso. Tale progetto prevede una ricerca bibliografica di un tema di interesse nella letteratura scientifica, la definizione di un protocollo sperimentale, la raccolta di dati (eventualmente fatta dal docente, ma seguendo le indicazioni degli studenti) e l'elaborazione dei dati. In particolare, l'esame accerterà le conoscenze acquisite dallo studente relative ai diversi metodi per la misura, l’elaborazione e la simulazione dei diversi segnali che sono descritti durante il corso. Inoltre, sarà valutata la conoscenza delle varie applicazioni discusse a lezione. Sarà anche valutata la capacità di pianificare un protocollo sperimentale, elaborare i dati acquisiti e interpretare i risultati, con particolare riferimento al progetto di gruppo, che permetterà anche di testare la capacità dello studente di fare un aggiornamento continuo, tramite la consultazione di articoli scientifici recenti. Il voto finale è definito come somma della valutazione del progetto (massimo 20 punti; valutazione basata sul progetto complessivo e sulla capacità dello studente di descriverlo durante l'orale) e dell'orale sui temi generali del corso (massimo 10 punti + eventuale lode).
Exam: Compulsory oral exam; Group essay;
The exam consists of an oral test (Virtual Classroom will be used in the case of application of the remote modality). The Professor will ask questions on the topics of the course (with the possibility for the student of consulting the textbook). Then, the student will present a group project prepared during the course, which includes a bibliographic research of a topic of interest in the scientific literature, the design of an experimental protocol, the collection of data (possibly executed by the Professor, following the indications of the students) and processing of data. In particular, the exam will verify the knowledge acquired by the student relating to the different methods for measuring, processing and simulating the different signals that are described during the course. Furthermore, knowledge of the various applications discussed in class will be assessed. The ability to plan an experimental protocol, process the acquired data and interpret the results will also be assessed, with particular reference to the group project, which will also allow to test the student's ability to make a continuous update, through the consultation of recent scientific articles. The final mark is defined as the sum of the evaluation of the project (maximum 20 points; evaluation based on the overall project and on the student's ability to describe it during the oral exam) and of the oral test on general topics of the course (maximum 10 points + possible laude).
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