Facoltà di ingegneria Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica

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    21-Jan-2016

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Facolt di ingegneria Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica. ANALISI DELLE COMPONENTI INDIPENDENTI DI SEGNALI CEREBRALI OTTENUTI CON RISONANZA MAGNETICA FUNZIONALE TASK-DRIVEN APPLICATA ALLO STUDIO DI SOGGETTI AFFETTI DA DEFICIT UDITIVO. Relatore: - PowerPoint PPT Presentation

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<ul><li><p>Facolt di ingegneria Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica ANALISI DELLE COMPONENTI INDIPENDENTI DI SEGNALI CEREBRALI OTTENUTI CON RISONANZA MAGNETICA FUNZIONALE TASK-DRIVEN APPLICATAALLO STUDIO DI SOGGETTI AFFETTI DA DEFICIT UDITIVORelatore:Prof. Patera Vincenzo </p><p>Correlatori:Dott. Cannat VittorioDott. Napolitano AntonioCandidata:Andellini Martina</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina ** fMRI ed Effetto BOLD</p><p> Preprocessing Algoritmo ICA</p><p> Analisi statistica Risultati e Conclusioni Studio SperimentaleC</p><p> fMRI ed Effetto BOLD</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Acquisizione di dati fMRI*MRIImmagine strutturaleAlta risoluzione111 mm3fMRIImmagini funzionaliBassa risoluzione445 mm3fMRIBlood Oxygenation Level Dependent (BOLD) signal</p><p> MISURA INDIRETTA DELLATTIVITA NEURONALE</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Il segnale BOLD*Attivit neuraleSangue ossigenatoSegnale fMRIHbr/HbO2HbO2 DiamagneticaHbr Paramagnetica B0Huettel, S. 2006</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Connettivit funzionale : fMRI*Il cervello sempre attivo anche in assenza dellesecuzione di un compito specifico. Gli aumenti nel metabolismo neuronale sono circa il 5% del consumo energetico totale. Raichle, M.E. and M.A. Mintun. 2006Fluttuazioni spontaneeElwell et al. 1999</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Connettivit funzionale : fMRI* La Connettivit Funzionale definita come linterazione (correlazione temporale) tra aree cerebrali spazialmente distinte che lavorano insieme sullo stesso compitoFluttuazioni spontanee durante lo svolgimento di un compito</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina ** fMRI ed Effetto BOLD</p><p> Preprocessing Algoritmo ICA</p><p> Analisi statistica Risultati e Conclusioni Studio SperimentaleC</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Studio sperimentale*Somministrazione di stimoli visivi che consistono nellalternanza di parole e stringhe di consonanti.OBIETTIVO: </p><p>Valutare gli effetti della sordit e delle diverse modalit di comunicazione sulle reti neurali cerebrali dellarea del linguaggio, in risposta ad un task sullelaborazione della lingua scritta. 20 soggettiSordi non segnanti (Oralisti)Controllo udentiSordi segnanti (LIS)</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina ** fMRI ed Effetto BOLD</p><p> Preprocessing Algoritmo ICA</p><p> Analisi statistica Risultati e Conclusioni Studio SperimentaleC</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Preprocessing*Dati StrutturaliDati funzionali1Intensity normalization2Brain Extraction1Brain Extraction2Motion CorrectionCoregistrazione allo spazio standard</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Intensity Normalization*</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Brain Extraction</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Brain ExtractionBRAIN EXTRACTION ALGORITHMSmith, S.M. 2002</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Motion Correction</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Registrazione allo spazio standardMNI 152_1mm</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Registrazione allo spazio standardAlgoritmo di coregistrazioneRegistrazione: Lineare Non lineare</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina ** fMRI ed Effetto BOLD</p><p> Preprocessing Algoritmo ICA</p><p> Analisi statistica Risultati e Conclusioni Studio SperimentaleC</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Independent Component AnalysisX=AsModello probabilistico: PICA+ </p><p> SORGENTI:Indipendenti</p><p>Non GaussianeRumore additivo GaussianoBeckmann et al. 2002</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Independent Component Analysis1 soggettoBeckmann et al. 2002Tipping, M.E. and Bishop, C.M. 2006</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Independent Component AnalysisBeckmann et al. 20021 soggetto</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Independent Component AnalysisN soggettiTC-GICABeckmann et al. 2009</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Componenti IndipendentiSmith et al. 2009Laird et al. 2011</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Dual Regression12Beckmann et al. 2009</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina ** fMRI ed Effetto BOLD</p><p> Preprocessing Algoritmo ICA</p><p> Analisi statistica Risultati e Conclusioni Studio SperimentaleC</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Analisi statistica:Randomise1 TFCE: Threshold Free Cluster Enhacement2 Test Non Parametrico di Permutazione</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Threshold Free Cluster EnhacementIntensit dei segnali deboli in grandi cluster per renderli confrontabili con segnali pi intesi in cluster pi piccoliPer sopprimere il rumore casualeSmith, S.M. and Nichols, T.E. 2009Con H=2, E=0,5</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Test Non Parametrico di PermutazioneProblemi Pochi dati a disposizione Non si conosce la distribuzione nullaCorrezione del p-value per i confronti multipliSingle threshold testNichols et al. 2002</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina ** fMRI ed Effetto BOLD</p><p> Preprocessing Algoritmo ICA</p><p> Analisi statistica Studio SperimentaleC</p><p> Risultati e Conclusioni</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Componenti Indipendenti</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Attivazioni FunzionaliLis &gt; Oralisti</p><p> p &lt; 0,05*Network del Linguaggio(corteccia frontoparietale )1* Corretto per i confronti multipli</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Attivazioni FunzionaliLis &gt; Oralisti</p><p> p &lt; 0,05*Network Uditiva(corteccia uditiva e dellassociazione uditiva)2* Corretto per i confronti multipli</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Attivazioni FunzionaliLis &gt; Oralisti</p><p> p &lt; 0,05*Network Senso motoria(corteccia parietale dellassociazione)3* Corretto per i confronti multipli</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Conclusioni Lemisfero sinistro della network del linguaggio spesso etichettato come emisfero verbale e lemisfero destro come spaziale. La lingua dei segni infatti un complesso linguaggio visivo-manuale L'emisfero destro infatti noto per l'elaborazione di modelli visuospaziali Attivazioni significative della corteccia uditiva in pazienti sordi sottoposti ad un task visivo Riorganizzazione corticale della corteccia uditiva in pazienti completamente sordi La produzione della parola gestuale, genera unattivazione maggiore della corteccia parietale rispetto alla produzione della parola oraleNetwork del linguaggioNetwork uditivaNetwork senso motoria</p><p>Titolo Presentazione</p></li><li><p>*Titolo PresentazionePagina *Grazie</p><p>Titolo Presentazione</p><p>**************</p></li></ul>