Programmi dei corsi

 

SM/0056 - LABORATORIO DI NEUROINFORMATICA

Anno Accademico ​2015/2016

Docente
LUIGI ​BARBERINI (Tit.)
Periodo
Primo Semestre​
Modalità d'Erogazione
Convenzionale​
Lingua Insegnamento




Informazioni aggiuntive

CorsoPercorsoCFUDurata(h)
[60/72] ​ ​NEUROPSICOBIOLOGIA [60/72-00 - Ord. 2014] ​ ​PERCORSO COMUNE324
Obiettivi

Il corso di Laboratorio di Neuroinformatica ha lo scopo di costruire le competenze per l’approccio all’elaborazione dei dati nela moderne Neuroscienze. Facendo riferimento anche all’esperienza degli scorsi anni, si è voluto sviluppare la stretta relazione tra i mezzi di base del calcolo e della programmazione e la possibilità di progettazioni di esperimenti ed interpretazioni dei dati ottenuti dalle moderne tecniche sperimentali (risonanza magnetica, metodi elettroencefalografici, tecniche di immunoistochimica) , mettendo a disposizione degli studenti metodologie computazionali e strumenti concettuali su cui basare poi la progettazione delle proprie ricerche . L’obiettivo del corso è quello di fornire allo studente una serie di conoscenze di base relativamente a tali argomenti ed agli strumenti di calcolo presentati, che gli consenta di orientarsi autonomamente nella letteratura esistente e di comprendere come questi aspetti teorici si integrino con le ricerche sul campo.
Nello specifico:

Conoscenza e capacità di comprensione;
Il programma di base mira a fornire conoscenze e capacità di comprensione di livello adeguato per l’uso di articoli scientifici da cui ricavare e comprendere la conoscenza dei temi di studio. Lo studente saprà interpretare i dati presentati nelle pubblicazioni delle moderne neuroscienze basate sull’imaging.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate;
Al termine del corso lo studente sarà in grado di applicare le conoscenze sulle metodologie computazionali in ambito di imaging del sistema nervoso mediante supporti informatici disponibili per ideare e sostenere in maniera autonoma la risoluzione dei problemi nel campo di studi (gli Help in linea dei softwares, i blog informativi su tecniche di calcolo ed analisi, le banche dati a disposizione dell’Università per la consultazione di articoli scientifici di lavoro).

Autonomia di giudizio (making judgements);
L’ampia libertà concessa nella preparazione dell’esame, supportata dall’azione di indirizzamento a richiesta del docente durante attività di laboratorio libero (aggiuntivo al programma svolto), mirano a fornire la capacità di raccogliere e interpretare i dati ritenuti utili a determinare giudizi autonomi ed autonome linee di percorso sperimentale.

Abilità comunicative (communication skills);
Le abilità comunicative saranno sviluppate mediante attività di laboratorio specificamente orientate a permettere allo studente di raccogliere, organizzare e comunicare informazioni, idee, problemi e soluzioni a interlocutori specialisti e non specialisti (Laboratorio Libero, attività di gruppo, esame orale su argomento predisposti dal Docente).

Capacità di apprendere (learning skills).
Il lavoro svolto si è concentrato particolarmente affinché gli studenti sviluppino quelle capacità di apprendimento che sono loro necessarie per intraprendere studi con un alto grado di autonomia, soprattutto stimolando la curiosità degli studenti ed evidenziando poi come, attraverso gli strumenti di lavoro presentati nel corso, essi abbiano la possibilità di soddisfare tale curiosità.

Prerequisiti

Conoscenze di base di Analisi Matematica, di Algebra Lineare e di Statistica. Conoscenze di base di Neurofisiologia.

Contenuti

Elementi di Algebra e Analisi Matematica per il Laboratorio di Neuroinformatica
Elementi di Analisi dei Segnali Neurologici e delle Bioimmagini
Elementi di base della programmazione
Matlab come ambiente di calcolo
Strutture dati in Matlab
Analisi di Immagini Morfologiche e Funzionali di Risonanza Magnetica in Matlab
Analisi di Segnali EEG in Matlab
Tecniche di analisi delle immagini in ImageJ
Calibrazione spaziale
Analisi densitometriche
Quantificazione di collagene red-stained da vetrino.
Scripts per ImageJ e Matlab

Metodi Didattici

Lezioni teoriche con metodi tradizionali. Esercitazioni su computer proposte dal docente e replicate dagli studenti in Laboratorio di Informatica. Seminari sugli argomenti oggetto delle applicazioni delle tecniche di calcolo ed analisi (Metabolomica, Risonanza Magnetica Nucleare, Analisi delle Immagini Neurologiche)

Verifica dell'apprendimento

Esame finale costituito da una prova orale in cui lo studente discute una tesina realizzata in power point da lui preparata su argomenti di Neuroscienze Computazionali proposti dal docente con riferimento agli elementi di conoscenza di calcolo e programmazione acquisiti nel corso. Durante l’esame sono verificati e valutati: esattezza dei concetti esposti, chiarezza del disegno sperimentale presentato, efficacia nella comunicazione dei risultati raggiunti, modalità di preparazione (raccolta di informazioni, fonte delle informazioni, etc) e grado di approfondimento degli argomenti d'esame.

Testi

Note del docente
"Statistica per discipline biomediche" , S. Glantz. McGraw-Hill
"Matlab for Neuroscientists", Wallisch et al. AP
"Elaborazione delle Immagini Digitali", Gonzales Woods. Pearson Prentice Hall

Altre Informazioni

Materiale sul sito del Docente relativo agli argomenti di programma.

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