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a Ciclo Unico
Scuola di Psicologia
COGNITIVE NEUROSCIENCE AND CLINICAL NEUROPSYCHOLOGY
Insegnamento
ELECTROENCEPHALOGRAPHIC RECORDING AND ANALYSIS
PSP7078020, A.A. 2021/22

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2021/22

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
COGNITIVE NEUROSCIENCE AND CLINICAL NEUROPSYCHOLOGY (Ord. 2021)
PS1932, ordinamento 2021/22, A.A. 2021/22
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Crediti formativi 2.0
Tipo di valutazione Giudizio
Denominazione inglese ELECTROENCEPHALOGRAPHIC RECORDING AND ANALYSIS
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Psicologia Generale
Sito E-Learning https://elearning.unipd.it/scuolapsicologia/course/view.php?idnumber=2021-PS1932-000ZZ-2021-PSP7078020-N0
Obbligo di frequenza
Lingua di erogazione INGLESE
Sede PADOVA
Corso singolo NON è possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta Insegnamento riservato SOLO agli iscritti al corso di COGNITIVE NEUROSCIENCE AND CLINICAL NEUROPSYCHOLOGY (Ord. 2021)
Corso per studenti Erasmus Gli studenti Erasmus+ o di altri programmi di mobilità NON possono frequentare l'insegnamento

Docenti
Responsabile GIOVANNI MENTO M-PSI/02

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
ALTRO Altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro -- 2.0

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

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
erogata
Ore Studio
Individuale
LABORATORIO 2.0 14 36.0

Calendario
Inizio attività didattiche 28/02/2022
Fine attività didattiche 27/05/2022
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2023/24 Ord.2023

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
6 2022 01/10/2022 30/09/2023 MENTO GIOVANNI (Presidente)
BISIACCHI PATRIZIA (Membro Effettivo)
DEL POPOLO CRISTALDI FIORELLA (Membro Effettivo)
DUMA GIAN MARCO (Membro Effettivo)
5 2021 01/10/2021 30/09/2022 MENTO GIOVANNI (Presidente)
BEGLIOMINI CHIARA (Membro Effettivo)
BISIACCHI PATRIZIA (Membro Effettivo)
SPIRONELLI CHIARA (Membro Effettivo)

Syllabus
Prerequisiti: Nozioni di biologia, neuroanatomia e neurofisiologia di base.

Buona conoscenza di elettrofisiologia (EEG, ERP)
Conoscenze e abilita' da acquisire: Alla fine del corso lo studente dovrà padroneggiare i principali concetti teorici e gli strumenti metodologici alla base dell'utilizzo della tecnica EEG (sia convenzionale che high-density) relativamente alla parte di acquisizione e analisi del segnale
Modalita' di esame: L’esame di svolgerà durante l’ultima lezione dell’insegnamento o in un appello aperto ad hoc dal docente e verterà sui contenuti affrontati durante il Laboratorio, con particolare riferimento alle componenti applicative e operative di essi.

L’esame prevede l'analisi di un tracciato elettroencefalografico mediante un software apposito. Le modalità di svolgimento dell’esame saranno quindi in linea con le tecniche esperienziali utilizzate durante le lezioni.

Nel caso in cui non fosse possibile svolgere l'esame in presenza verrà proposto un compito da svolgere a casa, che sarà valutato ai fini della valutazione dell'apprendimento.
Criteri di valutazione: Sarà valutata l'acquisizione di competenze teoriche e metodologiche nell'acquisizione e analisi di dati EEG
Contenuti: Lezione frontale teorica:

-Differenze tra sistemi EEG convenzionali e sistemi ad alta densità: vantaggi e svantaggi
-Il concetto di analisi spaziale: dalle forme d'onda alle mappe topografiche bi- e tridimensionali
-Esempi di studi sperimentali

sessioni di laboratorio:

-Setting di laboratorio
-E-PRIME per NET-STATION: rudimenti di programmazione sperimentale
-Interfaccia NET STATION/E-PRIME: triggering e protocollo TCP/IP
-Sistema GEODESIC: WORKSTATION, WIRES, AMPLIFIER, NETS, ET
-Software NET STATION: Iinterfaccia grafica, filtri online, ecc.
- Preparazione e montaggio cuffie ad alta densità (HC-GSDN 128)
- Acquisizione del segnale HD-EEG su volontario: grafoelementi e riconoscimento artefatti
- Filtraggio, re-referencing e FFT on-line
- Analisi del segnale off-line (NET-STATION 4.4.1 SOFTWARE): sottocampionamento, filtraggio, segmentazione, riconoscimento e correzione artefatto, interpolazione canali, averaging, ispezione visiva forme d'onda.
- Ricostruzione delle sorgenti corticali
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Prima lezione frontale teorica.
Il resto del corso si svolgerà nel laboratorio interdipartimentale HD-EEG (EGI-GES 300)
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Il materiale di studio consisterà nelle diapositive e nelle lezioni che verranno erogate durante il corso
Testi di riferimento:

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Lavori di gruppo
  • Problem solving
  • Utilizzo delle tecnologie per la didattica (moodle e/o altri strumenti per la didattica, software, video, quiz, wooclap)

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Istruzione di qualita'