Ambiti applicativi dell'EEG e della fMRI nello studio dei processi cognitivi

L’obiettivo della mia tesi è quello di presentare e confrontare due tipologie di tecniche di indagine cerebrale, l’EEG (Elettroencefalogramma) e la fMRI (Risonanza Magnetica funzionale), evidenziandone i vantaggi e gli svantaggi, e le loro applicazioni in campo medico. Successivamente è presentato lo sviluppo di un modello sperimentale volto allo studio del fenomeno della sinestesia, a partire da dati estratti mediante le tecniche precedenti.

An fmri study of brain functional connectivity in parkinson's disease patients

Argomento del presente lavoro è l’analisi di dati fMRI (functional Magnetic Resonance Imaging) nell’ambito di uno studio EEG-fMRI su pazienti affetti da malattia di Parkinson idiopatica. L’EEG-fMRI combina due diverse tecniche per lo studio in vivo dell’attività cerebrale: l'elettroencefalografia (EEG) e la risonanza magnetica funzionale. La prima registra l’attività elettrica dei neuroni corticali con ottima risoluzione temporale; la seconda misura indirettamente l’attività neuronale registrando gli effetti metabolici ad essa correlati, con buona risoluzione spaziale. L’acquisizione simultanea e la combinazione dei due tipi di dati permettono di sfruttare i vantaggi di ciascuna tecnica. Scopo dello studio è l’indagine della connettività funzionale cerebrale in condizioni di riposo in pazienti con malattia di Parkinson idiopatica ad uno stadio precoce. In particolare, l’interesse è focalizzato sulle variazioni della connettività con aree motorie primarie e supplementari in seguito alla somministrazione della terapia dopaminergica. Le quattro fasi principali dell’analisi dei dati sono la correzione del rumore fisiologico, il pre-processing usuale dei dati fMRI, l’analisi di connettività “seed-based “ e la combinazione dei dati relativi ad ogni paziente in un’analisi statistica di gruppo. Usando ’elettrocardiogramma misurato contestualmente all’EEG ed una stima dell’attività respiratoria, è stata effettuata la correzione del rumore fisiologico, ottenendo risultati consistenti con la letteratura. L’analisi di connettività fMRI ha mostrato un aumento significativo della connettività dopo la somministrazione della terapia: in particolare, si è riscontrato che le aree cerebrali maggiormente connesse alle aree motorie sono quelle coinvolte nel network sensorimotorio, nel network attentivo e nel default mode network. Questi risultati suggeriscono che la terapia dopaminergica, oltre ad avere un effetto positivo sulle performance motorie durante l’esecuzione del movimento, inizia ad agire anche in condizioni di riposo, migliorando le funzioni attentive ed esecutive, componenti integranti della fase preparatoria del movimento. Nel prossimo futuro questi risultati verranno combinati con quelli ottenuti dall’analisi dei dati EEG.

Comparison of EEG signals from epilepsy patients with Bump modeling

Background: l’epilessia è una malattia cerebrale che colpisce oggigiorno circa l’1% della popolazione mondiale e causa, a chi ne soffre, convulsioni ricorrenti e improvvise che danneggiano la vita quotidiana del paziente. Le convulsioni sono degli eventi che bloccano istantaneamente la normale attività cerebrale; inoltre differiscono tra i pazienti e, perciò, non esiste un trattamento comune generalizzato. Solitamente, medici neurologi somministrano farmaci, e, in rari casi, l’epilessia è trattata con operazioni neurochirurgiche. Tuttavia, le operazioni hanno effetti positivi nel ridurre le crisi, ma raramente riescono a eliminarle del tutto. Negli ultimi anni, nel campo della ricerca scientifica è stato provato che il segnale EEG contiene informazioni utili per diagnosticare l'arrivo di un attacco epilettico. Inoltre, diversi algoritmi automatici sono stati sviluppati per rilevare automaticamente le crisi epilettiche. Scopo: lo scopo finale di questa ricerca è l'applicabilità e l'affidabilità di un dispositivo automatico portatile in grado di rilevare le convulsioni e utilizzabile come sistema di monitoraggio. L’analisi condotta in questo progetto, è eseguita con tecniche di misure classiche e avanzate, in modo tale da provare tecnicamente l’affidabilità di un tale sistema. La comparazione è stata eseguita sui segnali elettroencefalografici utilizzando due diversi sistemi di acquisizione EEG: il metodo standard utilizzato nelle cliniche e il nuovo dispositivo portatile. Metodi: è necessaria una solida validazione dei segnali EEG registrati con il nuovo dispositivo. I segnali saranno trattati con tecniche classiche e avanzate. Dopo le operazioni di pulizia e allineamento, verrà utilizzato un nuovo metodo di rappresentazione e confronto di segnali : Bump model. In questa tesi il metodo citato verrà ampiamente descritto, testato, validato e adattato alle esigenze del progetto. Questo modello è definito come un approccio economico per la mappatura spazio-frequenziale di wavelet; in particolare, saranno presenti solo gli eventi con un’alta quantità di energia. Risultati: il modello Bump è stato implementato come toolbox su MATLAB dallo sviluppatore F. Vialatte, e migliorato dall’Autore per l’utilizzo di registrazioni EEG da sistemi diversi. Il metodo è validato con segnali artificiali al fine di garantire l’affidabilità, inoltre, è utilizzato su segnali EEG processati e allineati, che contengono eventi epilettici. Questo serve per rilevare la somiglianza dei due sistemi di acquisizione. Conclusioni: i risultati visivi garantiscono la somiglianza tra i due sistemi, questa differenza la si può notare specialmente comparando i grafici di attività background EEG e quelli di artefatti o eventi epilettici. Bump model è uno strumento affidabile per questa applicazione, e potrebbe essere utilizzato anche per lavori futuri (ad esempio utilizzare il metodo di Sincronicità Eventi Stocas- tici SES) o differenti applicazioni, così come le informazioni estratte dai Bump model potrebbero servire come input per misure di sincronicità, dalle quali estrarre utili risultati.

Graph-based analysis of brain resting-state fMRI data in nocturnal frontal lobe epileptic patients

Il lavoro che ho sviluppato presso l'unità di RM funzionale del Policlinico S.Orsola-Malpighi, DIBINEM, è incentrato sull'analisi dati di resting state - functional Magnetic Resonance Imaging (rs-fMRI) mediante l'utilizzo della graph theory, con lo scopo di valutare eventuali differenze in termini di connettività cerebrale funzionale tra un campione di pazienti affetti da Nocturnal Frontal Lobe Epilepsy (NFLE) ed uno di controlli sani. L'epilessia frontale notturna è una peculiare forma di epilessia caratterizzata da crisi che si verificano quasi esclusivamente durante il sonno notturno. Queste sono contraddistinte da comportamenti motori, prevalentemente distonici, spesso complessi, e talora a semiologia bizzarra. L'fMRI è una metodica di neuroimaging avanzata che permette di misurare indirettamente l'attività neuronale. Tutti i soggetti sono stati studiati in condizioni di resting-state, ossia di veglia rilassata. In particolare mi sono occupato di analizzare i dati fMRI con un approccio innovativo in campo clinico-neurologico, rappresentato dalla graph theory. I grafi sono definiti come strutture matematiche costituite da nodi e links, che trovano applicazione in molti campi di studio per la modellizzazione di strutture di diverso tipo. La costruzione di un grafo cerebrale per ogni partecipante allo studio ha rappresentato la parte centrale di questo lavoro. L'obiettivo è stato quello di definire le connessioni funzionali tra le diverse aree del cervello mediante l'utilizzo di un network. Il processo di modellizzazione ha permesso di valutare i grafi neurali mediante il calcolo di parametri topologici che ne caratterizzano struttura ed organizzazione. Le misure calcolate in questa analisi preliminare non hanno evidenziato differenze nelle proprietà globali tra i grafi dei pazienti e quelli dei controlli. Alterazioni locali sono state invece riscontrate nei pazienti, rispetto ai controlli, in aree della sostanza grigia profonda, del sistema limbico e delle regioni frontali, le quali rientrano tra quelle ipotizzate essere coinvolte nella fisiopatologia di questa peculiare forma di epilessia.

Sviluppo di un sistema bci eeg-based per il controllo del movimento di un modello di arto superiore

Nel presente lavoro di tesi è stato sviluppato e testato un sistema BCI EEG-based che sfrutta la modulazione dei ritmi sensorimotori tramite immaginazione motoria della mano destra e della mano sinistra. Per migliorare la separabilità dei due stati mentali, in questo lavoro di tesi si è sfruttato l'algoritmo CSP (Common Spatial Pattern), in combinazione ad un classificatore lineare SVM. I due stati mentali richiesti sono stati impiegati per controllare il movimento (rotazione) di un modello di arto superiore a 1 grado di libertà, simulato sullo schermo. Il cuore del lavoro di tesi è consistito nello sviluppo del software del sistema BCI (basato su piattaforma LabVIEW 2011), descritto nella tesi. L'intero sistema è stato poi anche testato su 4 soggetti, per 6 sessioni di addestramento.

Ricostruzione delle sorgenti corticali da segnali EEG in task di discriminazione visiva: Effetto di training multisensoriale

I neuroni in alcune regioni del nostro cervello mostrano una risposta a stimoli multisensoriali (ad es. audio-visivi) temporalmente e spazialmente coincidenti maggiore della risposta agli stessi stimoli presi singolarmente (integrazione multisensoriale). Questa abilità può essere sfruttata per compensare deficit unisensoriali, attraverso training multisensoriali che promuovano il rafforzamento sinaptico all’interno di circuiti comprendenti le regioni multisensoriali stimolate. Obiettivo della presente tesi è stato quello di studiare quali strutture e circuiti possono essere stimolate e rinforzate da un training multisensoriale audio-visivo. A tale scopo, sono stati analizzati segnali elettroencefalografici (EEG) registrati durante due diversi task di discriminazione visiva (discriminazione della direzione di movimento e discriminazione di orientazione di una griglia) eseguiti prima e dopo un training audio-visivo con stimoli temporalmente e spazialmente coincidenti, per i soggetti sperimentali, o spazialmente disparati, per i soggetti di controllo. Dai segnali EEG di ogni soggetto è stato ricavato il potenziale evento correlato (ERP) sullo scalpo, di cui si è analizzata la componente N100 (picco in 140÷180 ms post stimolo) verificandone variazioni pre/post training mediante test statistici. Inoltre, è stata ricostruita l’attivazione delle sorgenti corticali in 6239 voxel (suddivisi tra le 84 ROI coincidenti con le Aree di Brodmann) con l’ausilio del software sLORETA. Differenti attivazioni delle ROI pre/post training in 140÷180 ms sono state evidenziate mediante test statistici. I risultati suggeriscono che il training multisensoriale abbia rinforzato i collegamenti sinaptici tra il Collicolo Superiore e il Lobulo Parietale Inferiore (nell’area Area di Brodmann 7), una regione con funzioni visuo-motorie e di attenzione spaziale.

Riconoscimento delle emozioni tramite strumentazione per EEG

Lo scopo di questa trattazione è quindi di illustrare il lavoro svolto nel tentativo di classificare le reazioni emozionali ad immagini con una forte carica emozionale, sia positiva che negativa. A tale scopo sono stati acquisiti i segnali EEG di diversi soggetti durante l’esposizione ad immagini di vario contenuto, insieme alla loro reazione dichiarata alle immagini stesse. Queste sono state immagazzinate, elaborate utilizzando diversi metodi di estrazione delle informazioni, ed infine si è tentato di effettuare un riconoscimento di pattern sui segnali tramite algoritmi di apprendimento supervisionato; i dati sono stati quindi divisi tra dati di “training”, utilizzati per la strutturazione dell’algoritmo, e dati di test, necessari per la verifica dell’affidabilità dell’algoritmo.

Network approaches for the analysis of resting state fMRI data

Negli ultimi anni la teoria dei network è stata applicata agli ambiti più diversi, mostrando proprietà caratterizzanti tutti i network reali. In questo lavoro abbiamo applicato gli strumenti della teoria dei network a dati cerebrali ottenuti tramite MRI funzionale “resting”, provenienti da due esperimenti. I dati di fMRI sono particolarmente adatti ad essere studiati tramite reti complesse, poiché in un esperimento si ottengono tipicamente più di centomila serie temporali per ogni individuo, da più di 100 valori ciascuna. I dati cerebrali negli umani sono molto variabili e ogni operazione di acquisizione dati, così come ogni passo della costruzione del network, richiede particolare attenzione. Per ottenere un network dai dati grezzi, ogni passo nel preprocessamento è stato effettuato tramite software appositi, e anche con nuovi metodi da noi implementati. Il primo set di dati analizzati è stato usato come riferimento per la caratterizzazione delle proprietà del network, in particolare delle misure di centralità, dal momento che pochi studi a riguardo sono stati condotti finora. Alcune delle misure usate indicano valori di centralità significativi, quando confrontati con un modello nullo. Questo comportamento `e stato investigato anche a istanti di tempo diversi, usando un approccio sliding window, applicando un test statistico basato su un modello nullo pi`u complesso. Il secondo set di dati analizzato riguarda individui in quattro diversi stati di riposo, da un livello di completa coscienza a uno di profonda incoscienza. E' stato quindi investigato il potere che queste misure di centralità hanno nel discriminare tra diversi stati, risultando essere dei potenziali bio-marcatori di stati di coscienza. E’ stato riscontrato inoltre che non tutte le misure hanno lo stesso potere discriminante. Secondo i lavori a noi noti, questo `e il primo studio che caratterizza differenze tra stati di coscienza nel cervello di individui sani per mezzo della teoria dei network.