Methods for the estimation of the cortical activity and connectivity during cognitive tasks in humans

The research activity characterizing the present thesis was mainly centered on the design, development and validation of methodologies for the estimation of stationary and time-varying connectivity between different regions of the human brain during specific complex cognitive tasks. Such activity involved two main aspects: i) the development of a stable, consistent and reproducible procedure for functional connectivity estimation with a high impact on neuroscience field and ii) its application to real data from healthy volunteers eliciting specific cognitive processes (attention and memory). In particular the methodological issues addressed in the present thesis consisted in finding out an approach to be applied in neuroscience field able to: i) include all the cerebral sources in connectivity estimation process; ii) to accurately describe the temporal evolution of connectivity networks; iii) to assess the significance of connectivity patterns; iv) to consistently describe relevant properties of brain networks. The advancement provided in this thesis allowed finding out quantifiable descriptors of cognitive processes during a high resolution EEG experiment involving subjects performing complex cognitive tasks.

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.

Multimodal (EEG-fMRI) functional connectivity study of levodopa effect in Parkinson’s disease

Aim: To assess if the intake of levodopa in patients with Parkinson’s Disease (PD) changes cerebral connectivity, as revealed by simultaneous recording of hemodynamic (functional MRI, or fMRI) and electric (electroencephalogram, EEG) signals. Particularly, we hypothesize that the strongest changes in FC will involve the motor network, which is the most impaired in PD. Methods: Eight patients with diagnosis of PD “probable”, therapy with levodopa exclusively, normal cognitive and affective status, were included. Exclusion criteria were: moderate-severe rest tremor, levodopa induced dyskinesia, evidence of gray or white matter abnormalities on structural MRI. Scalp EEG (64 channels) were acquired inside the scanner (1.5 Tesla) before and after the intake of levodopa. fMRI functional connectivity was computed from four regions of interest: right and left supplementary motor area (SMA) and right and left precentral gyrus (primary motor cortex). Weighted partial directed coherence (w-PDC) was computed in the inverse space after the removal of EEG gradient and cardioballistic artifacts. Results and discussion: fMRI group analysis shows that the intake of levodopa increases hemodynamic functional connectivity among the SMAs / primary motor cortex and: sensory-motor network itself, attention network and default mode network. w-PDC analysis shows that EEG connectivity among regions of the motor network has the tendency to decrease after the intake the levodopa; furthermore, regions belonging to the DMN have the tendency to increase their outflow toward the rest of the brain. These findings, even if in a small sample of patients, suggest that other resting state physiological functional networks, beyond the motor one, are affected in patients with PD. The behavioral and cognitive tasks corresponding to the affected networks could benefit from the intake of levodopa.

Connectivity management and dynamic context grouping in mobile heterogenous systems

In the last 10 years the number of mobile devices has grown rapidly. Each person usually brings at least two personal devices and researchers says that in a near future this number could raise up to ten devices per person. Moreover, all the devices are becoming more integrated to our life than in the past, therefore the amount of data exchanged increases accordingly to the improvement of people's lifestyle. This is what researchers call Internet of Things. Thus, in the future there will be more than 60 billions of nodes and the current infrastructure is not ready to keep track of all the exchanges of data between them. Therefore, infrastructure improvements have been proposed in the last years, like MobileIP and HIP in order to facilitate the exchange of packets in mobility, however none of them have been optimized for the purpose. In the last years, researchers from Mid Sweden University created The MediaSense Framework. Initially, this framework was based on the Chord protocol in order to route packets in a big network, but the most important change has been the introduction of PGrids in order to create the Overlay and the persistence. Thanks to this technology, a lookup in the trie takes up to 0.5*log(N), where N is the total number of nodes in the network. This result could be improved by further optimizations on the management of the nodes, for example by the dynamic creation of groups of nodes. Moreover, since the nodes move, an underlaying support for connectivity management is needed. SCTP has been selected as one of the most promising upcoming standards for simultaneous multiple connection's management.

Synthesis of polyphenylene cylinders with different sizes and connectivity patterns as well as study of their linear congeners

In dieser Arbeit wird die Synthese von Polyphenylenzylindern (PPZ) und strukturell verwandten Molekülen beschrieben, die in unterschiedlichen Größen und verschiedenartigen Bindungsmustern dargestellt wurden. Aufgrund ihres Aufbaus sind sie direkte Vorläufermoleküle von Kohlenstoffnanoröhren (CNT)s. Ziel war es, zunächst zu untersuchen, ob sich PPZs darstellen lassen. In einem anschließenden Schritt wurde die nasschemische Synthese von CNTs untersucht, die auf diesem Weg bisher noch nicht erreicht werden konnte. Die hier studierten Strukturen führten zu vielversprechenden Ergebnisse auf diesem Weg, da die oxidative Cyclodehydrierung – eine intramolekulare Anellierung – zur Bildung von ca. 50% der notwendigen Bindungen führte.

Simulated switching of the resting state functional connectivity in mouse brain using a real mesoscale connectome

Capire come modellare l'attività del cervello a riposo, resting state, è il primo passo necessario per avvicinarsi a una reale comprensione della dinamica cerebrale. Sperimentalmente si osserva che, quando il cervello non è soggetto a stimoli esterni, particolari reti di regioni cerebrali presentano un'attività neuronale superiore alla media. Nonostante gli sforzi dei ricercatori, non è ancora chiara la relazione che sussiste tra le connessioni strutturali e le connessioni funzionali del sistema cerebrale a riposo, organizzate nella matrice di connettività funzionale. Recenti studi sperimentali mostrano la natura non stazionaria della connettività funzionale in disaccordo con i modelli in letteratura. Il modello implementato nella presente tesi per simulare l'evoluzione temporale del network permette di riprodurre il comportamento dinamico della connettività funzionale. Per la prima volta in questa tesi, secondo i lavori a noi noti, un modello di resting state è implementato nel cervello di un topo. Poco è noto, infatti, riguardo all'architettura funzionale su larga scala del cervello dei topi, nonostante il largo utilizzo di tale sistema nella modellizzazione dei disturbi neurologici. Le connessioni strutturali utilizzate per definire la topologia della rete neurale sono quelle ottenute dall'Allen Institute for Brain Science. Tale strumento fornisce una straordinaria opportunità per riprodurre simulazioni realistiche, poiché, come affermato nell'articolo che presenta tale lavoro, questo connettoma è il più esauriente disponibile, ad oggi, in ogni specie vertebrata. I parametri liberi del modello sono stati scelti in modo da inizializzare il sistema nel range dinamico ottimale per riprodurre il comportamento dinamico della connettività funzionale. Diverse considerazioni e misure sono state effettuate sul segnale BOLD simulato per meglio comprenderne la natura. L'accordo soddisfacente fra i centri funzionali calcolati nel network cerebrale simulato e quelli ottenuti tramite l'indagine sperimentale di Mechling et al., 2014 comprovano la bontà del modello e dei metodi utilizzati per analizzare il segnale simulato.

Structural and resting state functional connectivity of the subthalamic nucleus: identification of motor STN parts and the hyperdirect pathway

Deep brain stimulation (DBS) for Parkinson's disease often alleviates the motor symptoms, but causes cognitive and emotional side effects in a substantial number of cases. Identification of the motor part of the subthalamic nucleus (STN) as part of the presurgical workup could minimize these adverse effects. In this study, we assessed the STN's connectivity to motor, associative, and limbic brain areas, based on structural and functional connectivity analysis of volunteer data. For the structural connectivity, we used streamline counts derived from HARDI fiber tracking. The resulting tracks supported the existence of the so-called "hyperdirect" pathway in humans. Furthermore, we determined the connectivity of each STN voxel with the motor cortical areas. Functional connectivity was calculated based on functional MRI, as the correlation of the signal within a given brain voxel with the signal in the STN. Also, the signal per STN voxel was explained in terms of the correlation with motor or limbic brain seed ROI areas. Both right and left STN ROIs appeared to be structurally and functionally connected to brain areas that are part of the motor, associative, and limbic circuit. Furthermore, this study enabled us to assess the level of segregation of the STN motor part, which is relevant for the planning of STN DBS procedures.