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Politecnico di Torino
Anno Accademico 2017/18
01RXNMV
Neuroengineering
Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Biomedica - Torino
Docente Qualifica Settore Lez Es Lab Tut Anni incarico
Agostini Valentina ORARIO RICEVIMENTO A2 IBIO-01/A 39 0 21 0 9
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
ING-INF/06 6 B - Caratterizzanti Ingegneria biomedica
Presentazione
Applicando l’ingegneria alle neuroscienze, il filo conduttore del corso sarà l’analisi del cervello umano a diversi livelli d’integrazione: dalla singola cellula a piccole reti neurali, fino a considerare il cervello come organo, misurando quantitativamente il metabolismo cerebrale e studiando le funzioni complesse del cervello come il controllo neurale delle sinergie muscolari, l’integrazione visuo-percettiva e il doppio compito.
Risultati di apprendimento attesi
Lo studente acquisirà la conoscenza delle tecnologie in uso, e di quelle emergenti, per l’interfacciamento con il cervello umano. Lo studente otterrà l’abilità di acquisire segnali reali dal cervello ed elaborarli utilizzando algoritmi Matlab. Verranno sviluppate anche competenze trasversali quali: l’abilità di lavorare in gruppo per affrontare un compito di laboratorio che simulerà un problema del mondo reale; la competenza di analizzare informazioni dalla letteratura e di applicarle ad un problema nuovo; la capacità di comunicare efficacemente le scelte metodologiche adottate per risolvere un problema.
Prerequisiti / Conoscenze pregresse
Conoscenze di base di matematica, fisica, informatica e di bioingegneria meccanica, chimica ed elettronica come già appreso nel Corso di laurea triennale in Ingegneria Biomedica.
Programma
1. Neuroanatomia funzionale e neurofisiologia

2. Ingegneria della neurobiologia: dalla singola cellula a piccole reti neurali
2.1 Rilevamento di potenziale di transmembrana della singola cellula, elettrodi e circuiti, tecnica del "voltage-clamp"
2.2 Microelectrode Arrays (MEAs) per studiare l’attività elettrica di reti neuronali
2.3 MEAs non impiantabili: fabbricazione e circuiti (in vitro)
2.4 MEAs impiantabili: fabbricazione e circuiti (in vivo)
LAB1: Simulazione di rete neuronale
3. Misurare la funzione cerebrale e il suo metabolismo: da reti estese fino al livello dell’organo
3.1 Risonanza magnetica funzionale (fMRI)
3.2 Spettroscopia all’infrarosso vicino (NIRS)
LAB2: acquisizione ed elaborazione di segnali NIRS dalla corteccia pre-frontale utilizzando diversi tipi di stimoli
4. Stimolazione cerebrale
4.1 Stimolazione transcranica a corrente diretta continua (tDCS) e alternata (tACS)
4.2 Transcranial magnetic stimulation (TMS)
4.3 Stimolazione del nervo vago (VNS)

5. Integrazione del Sistema Nervoso Centrale (CNS) e di quello periferico (PNS): dal controllo della generazione della forza da parte del singolo muscolo al compimento di attività funzionali complesse
5.1 Relazione fra forza e frequenza di sparo
5.2 Principio del "common drive"
5.3 Fenomeno dell’ "onion skin"
5.4 Sinergie muscolari
LAB3: Non-linear Matrix factorization (NMF) per l’estrazione di sinergie muscolari durante il cammino
6. Brain Machine Interface: dal pensiero all’azione
6.1 Invasiva, semi-invasiva, per stimolazione, bidirezionale

7. Neuroprotesi (protesi sensoriali e motorie): una visione del futuro
7.1 Ricerca pre-clinica: protesi retinica (occhio bionico)

8. Integrazione multisensoriale: singole funzioni per compiere compiti complessi
8.1 Neuroscienza della visione e integrazione con il sistema vestibolare e con il sistema somatosensoriale
8.2 Postura eretta
8.3 Oscillazioni posturali e posturografia
8.4 Neuroingegneria cognitiva: doppio compito
LAB4: Acquisizione ed elaborazione di segnale COP da una piattaforma di forza durante un compito di equilibrio posturale con occhi aperti e chiusi
9. Neuroriabilitazione mediante realtà virtuale: recuperare funzioni complesse
9.1 Interfacce aptiche e manipolatori
9.2 Riabilitazione robotica e esoscheletri


Organizzazione dell'insegnamento
Lezioni frontali (39 ore) + 4 laboratori (21 ore).
La frequenza ai laboratori è obbligatoria per poter accedere all’esame finale.
Testi richiesti o raccomandati: letture, dispense, altro materiale didattico
Slide, articoli e testi del laboratorio forniti dal docente. Dati e segnali acquisiti durante le sessioni di laboratorio + codice Matlab per impratichirsi sull’elaborazione e l’analisi/interpretazione dei dati.
Criteri, regole e procedure per l'esame
Il voto finale verrà calcolato sommando i seguenti punteggi:
- relazioni di laboratorio: fino a 6/33 punti
- esame scritto: fino a 15/33 punti
- discussione orale su una delle relazioni di laboratorio: fino a 12/33 punti.

Se il voto finale sarà maggiore o uguale a 31 verrà assegnata la Lode.
Orario delle lezioni
Statistiche superamento esami

Programma definitivo per l'A.A.2017/18
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