Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Ingegneria
ICT FOR INTERNET AND MULTIMEDIA - INGEGNERIA PER LE COMUNICAZIONI MULTIMEDIALI E INTERNET
Insegnamento
IMAGING FOR NEUROSCIENCE
INP9087819, A.A. 2019/20

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2019/20

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
ICT FOR INTERNET AND MULTIMEDIA - INGEGNERIA PER LE COMUNICAZIONI MULTIMEDIALI E INTERNET (Ord. 2019)
IN2371, ordinamento 2019/20, A.A. 2019/20
N0
porta questa
pagina con te
Curriculum ICT FOR LIFE AND HEALTH [004PD]
Crediti formativi 6.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese IMAGING FOR NEUROSCIENCE
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DEI)
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile ALESSANDRA BERTOLDO ING-INF/06

Mutuante
Codice Insegnamento Responsabile Corso di studio
INP7080569 IMAGING FOR NEUROSCIENCE - NEUROINGEGNERIA ALESSANDRA BERTOLDO IN0532

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative ING-INF/06 6.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 6.0 48 102.0

Calendario
Inizio attività didattiche 30/09/2019
Fine attività didattiche 18/01/2020
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2019

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
2 A.A. 2019/2020 01/10/2019 15/03/2021 BERTOLDO ALESSANDRA (Presidente)
DALLA MAN CHIARA (Membro Effettivo)
DEL FAVERO SIMONE (Supplente)
FACCHINETTI ANDREA (Supplente)
PEDERSEN MORTEN GRAM (Supplente)
SACCOMANI MARIAPIA (Supplente)
SAWACHA ZIMI (Supplente)
SCHIAVON MICHELE (Supplente)
SPARACINO GIOVANNI (Supplente)
TOFFOLO GIANNA MARIA (Supplente)
VISENTIN ROBERTO (Supplente)
1 A.A. 2018/2019 01/10/2018 15/03/2020 BERTOLDO ALESSANDRA (Presidente)
DALLA MAN CHIARA (Membro Effettivo)
FACCHINETTI ANDREA (Supplente)
PEDERSEN MORTEN GRAM (Supplente)
SACCOMANI MARIAPIA (Supplente)
SAWACHA ZIMI (Supplente)
SPARACINO GIOVANNI (Supplente)
TOFFOLO GIANNA MARIA (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: Il corso richiede la conoscenza della stima di massima verosimiglianza (maximum likelihood) e della stima Bayesiana (con particolare riferimento allo stimatore Maximum a Posteriori) per l'identificazione dei parametri di modelli compartimentali e non. Il corso di Modelli e Controllo di Sistemi Biologici del corso di Laurea Magistrale in Bioingegneria copre questi argomenti. Il corso di Neuroingegneria richiede anche una conoscenza dei principi di base della risonanza magnetica nucleare e della tomografia a emissione di positroni. Il corso di Strumentazione Biomedica del corso di Laurea Magistrale in Bioingegneria copre parte di questi argomenti. E' inoltre richiesta una conoscenza di base dell'ambiente di programmazione Matlab.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Il corso si propone di fornire conoscenze sulle metodologie e tecnologie proprie dell’ingegneria necessarie allo studio del sistema nervoso centrale. In particolare, il corso metterà lo studente in grado di comprendere potenzialità e limiti delle tecniche di neurovisualizzazione nello studio dei processi fisiopatologici cerebrali.
Alla conclusione del corso, gli studenti avranno sviluppato una conoscenza delle basi fisiche della tomografia ad emissione di positroni (PET) e della risonanza magnetica (MRI) e delle sequenze MRI comunemente utilizzate nella clinica e per la ricerca. Gli studenti avranno acquisito la conoscenza dei metodi di post-elaborazione comunemente usati per il neuroimaging, così come saranno in grado di progettare un esperimento MR e/o PET e analizzare i dati risultanti.
Modalita' di esame: Tesina in itinere riguardante lo svolgimento di una analisi completa di un problema di analisi di immagini, seguita da una prova orale riguardante discussione della tesina e domande di teoria. La tesina viene consegnata due settimane prima della fine del corso. La prova orale si svolge alcuni giorni dopo la consegna della tesina.
Il voto finale viene espresso come combinazione dei giudizi nelle due prove (50% tesina + 50% orale).
Criteri di valutazione: Lo studente dovrà aver compreso le problematiche legate alla quantificazione di neuroimmagini, le basi teoriche delle metodologie utilizzate per il processing delle neuroimmagini funzionali e non. Dovrà, inoltre, essere in grado di analizzare immagini 4D di risonanza magnetica nucleare e tomografia ad emissione di positroni, di elaborarne in modo critico i risultati in modo da renderli fruibili all’ambito clinico e/o di ricerca in cui sono state acquisite. Lo studente dovrà anche essere in grado di descrivere le caratteristiche morfologiche e funzionali principali del cervello umano.
Contenuti: La quantificazione dell’emodinamica cerebrale: DSC-MRI, DCE-MRI, Arterial Spin Labeling. Generazione di mappe di attivazione e brain connectivity. Generazione di mappe parametriche da immagini PET. Clustering, PCA e ICA per l’imaging quantitativo. Diffusion Tensor MRI. Connettività anatomica, funzionale, effettiva. Metodi di graph analysis.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Lezioni frontali e laboratori dove sono a disposizione degli studenti immagini funzionali MR e PET per permettere l’applicazione pratica delle metodologie.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Tutto il materiale (lezioni, codici Matlab, dati, video) è reso disponibile sulla piattaforma moodle
Testi di riferimento:
  • Karl J. Friston, John T. Ashburner, Stefan J. Kiebel, Thomas E Nichols, William D. Penny, Statistical Parametric Mapping: The Analysis of Functional Brain Images. --: Academic Press, 2006. Cerca nel catalogo
  • Paul Tofts, Quantitative MRI of the Brain: Measuring Changes Caused by Disease. --: John Wiley & Sons, Ltd, 2003. Cerca nel catalogo