Caratteristiche anatomiche del corpo genicolato mediale nel tursiope (Tursiops truncatus).

La conoscenza del sistema nervoso centrale dei Cetacei si limita alla morfologia esterna, mentre la storia evolutiva, invece, è ben documentata. Il sistema nervoso centrale, che funziona da interfaccia tra il corpo dell’animale e l’ambiente circostante, integra le informazioni afferenti in una reazione adatta alla sopravvivenza dell’individuo. L’aumento o la diminuzione delle aree cerebrali dipende dall’implicazione funzionale che esse hanno per l’organismo e, nel tursiope, quelle particolarmente sviluppate sono connesse alla trasmissione ed elaborazione delle informazioni acustiche comprendendo le cortecce acustiche, il pulvinar, il nucleo genicolato mediale, il collicolo caudale ed alcuni nuclei pontini. Esse sono basilari per la sopravvivenza nell’ ambiente acquatico. Questo studio si è occupato di delineare le caratteristiche citoarchitettoniche (con riferimento alla morfologia ed alle dimensioni dei neuroni) e l'espressione della calbindina-D28k del corpo genicolato mediale, importante centro di integrazione delle informazioni acustiche. Le sue caratteristiche morfofunzionali sono state studiate soprattutto nei Roditori, nei Carnivori e nei Primati, ed è emersa la presenza di tre aree citoarchitettoniche: nucleo dorsale (MGd), nucleo ventrale (MGv) e nucleo mediale (MGm). Nel tursiope, in base alla densità di distribuzione dei neuroni, si possono evidenziare, invece, due nuclei principali: il ventro-laterale ed il dorso-mediale. Nel primo nucleo i neuroni presenti appaiono più densamente stipati che nel secondo. Nel corpo genicolato mediale di tursiope, come nei Chirotteri, le cellule calbindina-D28k-immunoreattive sono distribuite in maniera diffusa ed uniforme. Tali cellule ricevono informazioni modulatorie afferenti soprattutto dalla corteccia cerebrale; di conseguenza è possibile ipotizzare come le infomazioni modulatorie che dalla neocorteccia si portano al corpo genicolato mediale non terminino in aree specifiche, come accade in molti Mammiferi terrestri, ma si distribuiscano in maniera diffusa a tutto il corpo. Tale caratteristica anatomica potrebbe indicare la presenza di un maggior controllo modulatorio, eventualmente correlato al fenomeno dell’ecolocazione, operato dalla corteccia cerebrale sul corpo genicolato mediale.

A Multilevel Gradient Method for Optimization Problems

I problemi di ottimizzazione di dimensione finita di larga scala spesso derivano dalla discretizzazione di problemi di dimensione infinita. È perciò possibile descrivere il problema di ottimizzazione su più livelli discreti. Lavorando su un livello più basso di quello del problema considerato, si possono calcolare soluzioni approssimate che saranno poi punti di partenza per il problema di ottimizzazione al livello più fine. I metodi multilivello, già ampiamente presenti in letteratura a partire dagli anni Novanta, sfruttano tale caratteristica dei problemi di ottimizzazione per migliorare le prestazioni dei metodi di ottimizzazione standard. L’obiettivo di questa tesi è quello di implementare una variante multilivello del metodo del gradiente (MGM) e di testarlo su due diversi campi: la risoluzione delle Equazioni alle Derivate Parziali la ricostruzione di immagini. In questo elaborato viene illustrata la teoria dello schema multilivello e presentato l’algoritmo di MGM utilizzato nei nostri esperimenti. Sono poi discusse le modalità di utilizzo di MGM per i due problemi sopra presentati. Per il problema PDE, i risultati ottenuti mostrano un ottimo comportamento di MGM rispetto alla implementazione classica ad un livello. I risultati ottenuti per il problema di ricostruzione di immagini, al contrario delle PDEs, evidenziano come MGM sia efficace solo in determinate condizioni.