Individuazione dei campi recettori di cellule in corteccia visiva primaria (v1), attraverso lo studio di dati ad alta dimensionalita

Il progetto di ricerca che ho svolto in questi mesi si è focalizzato sull'integrazione dei risultati raggiunti grazie all'elaborazione di nuovi dati sperimentali. Questi sono stati prelevati dalla corteccia visiva di macachi, attraverso l'utilizzo di tecniche di registrazione elettro-fisiologiche mediante array di micro-elettrodi[25], durante la presentazionedi alcuni filmati (sequenze di immagini o frames). Attraverso la tecnica del clustering, dalle registrazioni degli esperimenti sono stati raggruppati gli spike appartenenti ad uno stesso neurone, sfruttando alcune caratteristiche come la forma del potenziale d'azione. Da questa elaborazione e stato possibile risalire a quali stimoli hanno prodotto una risposta neurale. I dati messi a disposizione da Ringach non potevano essere trattati direttamente con le tecniche della spike-triggered average e della spike-triggered covariance a causa di alcune loro caratteristiche. Utilizzando filtri di Gabor bidimensionali e l'energia di orientazione e stato pero possibile modellare la risposta di cellule complesse in corteccia visiva primaria. Applicare questi modelli su dati ad alta dimensionalita immagini molto grandi), sfruttando la tecnica di standardizzazione (Z-score), ha permesso di individuare la regione, la scala e l'orientazione all'interno del piano immagine dei profili recettivi delle cellule di cui era stata registrata l'attività neurale. Ritagliare tale regione e applicare la spike-triggered covariance su dati della giusta dimensionalita, permetterebbe di risalire ai profili recettivi delle cellule eccitate in un preciso momento, da una specifica immagine e ad una precisa scala e orientazione. Se queste ipotesi venissero confermate si potrebbe marcare e rafforzare la bontà del modello utilizzato per le cellule complesse in V1 e comprendere al meglio come avviene l'elaborazione delle immagini.

Analisi di cross-correlazione di profili recettori di cellule semplici in V1

In questa tesi viene presentata un’analisi dettagliata sulla struttura di profili recettori di neuroni coinvolti nell’elaborazione visiva, con particolare attenzione per le cellule appartenenti alla corteccia visiva primaria (V1). Dopo aver illustrato brevemente il percorso effettuato dall’informazione visiva, costituito da retina, nucleo genicolato laterale e V1, vengono descritte la struttura e le principali caratteristiche di profili recettori dei neuroni appartenenti ad ognuno di questi livelli di elaborazione. Per modellare i profili recettori di cellule corticali in V1 si è deciso di utilizzare filtri bidimensionali realizzati mediante funzioni di Gabor nel dominio spaziale. Questo modello ha, infatti, il grande vantaggio di possedere alcune tra le maggiori proprietà dei profili recettori di neuroni appartenenti a V1: struttura del profilo recettore nello spazio (x,y), selettività in orientazione e in frequenza spaziale, indipendenza dalla fase dello stimolo. Viene successivamente presentato il concetto di campo di associazione visivo, mediante il quale sono determinate le caratteristiche principali (posizione spaziale ed orientazione) che diversi oggetti devono possedere per essere percepiti non come unità singole, ma come un unico elemento. I campi di associazione possono essere modellati mediante l’utilizzo del sistema di equazioni differenziali proposto da Citti-Sarti, le cui soluzioni sono curve integrali adatte a ricostruire la struttura dei campi di associazione, come proposti da Field, Hayes ed Hess. Diverse ipotesi sono state presentate su come cellule appartenenti a V1 siano in grado di realizzare simili campi di associazione, ed in particolare, da dove queste possano prendere le informazioni necessarie per farlo. Una di queste è quella sostenuta dai dati di Bosking et al., secondo i quali le connessioni intracorticali più fitte sono quelle tra neuroni non adiacenti tra loro, i cui profili recettori sono co-orientati (con la stessa orientazione preferenziale) e co-assiali (disposti lungo un asse del campo visivo che corrisponde all’orientazione preferenziale). L’analisi effettuata in questa tesi ha come obbiettivo proprio quello di ottenere informazioni utili su come cellule corticali siano legate alla fenomenologia dei campi di associazione. Come già detto, un filtro di Gabor bidimensionale può essere considerato un buon modello per profili recettori di questo tipo di cellule e quindi è possibile definirlo in maniera astratta come l’unità fondamentale nel processo di elaborazione visiva. Per questo motivo viene effettuata un’analisi di cross-correlazione tra un filtro di Gabor con una determinata orientazione e una famiglia di filtri di Gabor aventi n orientazioni. I risultati ottenuti sono stati trattati utilizzando la tecnica di soppressione dei non massimi, in modo da estrarre per ogni punto dell’immagine l’orientazione per la quale si ottiene la risposta massima. Successivamente, dai dati è stato possibile calcolare delle curve integrali simili a quelle ottenute dal modello differenziale proposto da Citti-Sarti. I risultati ottenuti da questa analisi si sono rivelati utili per comprendere più nel dettaglio i processi di elaborazione dei neuroni corticali, ed in particolare, per capire in che modo le informazioni necessarie per la realizzazione di strutture complesse ed articolate come quelle dei campi di associazione, siano già contenute intrinsecamente all’interno di ogni cellula corticale, unità fondamentale dell’elaborazione visiva.

Studio e applicazione di tecniche di riduzione di dimensionalita a modelli geometrici di percezione visiva

La tesi affronta il tema della neuromatematica della visione, in particolare l’integrazione di modelli geometrici di percezione visiva con tecniche di riduzione di dimensionalità. Dall’inizio del secolo scorso, la corrente ideologica della Gestalt iniziò a definire delle regole secondo le quali stimoli visivi distinti tra loro possono essere percepiti come un’unica unità percettiva, come ad esempio i principi di prossimità, somiglianza o buona continuazione. Nel tentativo di quantificare ciò che gli psicologi avevano definito in maniera qualitativa, Field, Hayes e Hess hanno descritto, attraverso esperimenti psicofisiologici, dei campi di associazione per stimoli orientati, che definiscono quali caratteristiche due segmenti dovrebbero avere per poter essere associati allo stesso gruppo percettivo. Grazie alle moderne tecniche di neuroimaging che consentono una mappatura funzionale dettagliata della corteccia visiva, è possibile giustificare su basi neurofisiologiche questi fenomeni percettivi. Ad esempio è stato osservato come neuroni sensibili ad una determinata orientazione siano preferenzialmente connessi con neuroni aventi selettività in posizione e orientazione coerenti con le regole di prossimità e buona continuazione. Partendo dal modello di campi di associazione nello spazio R^2xS^1 introdotto da Citti e Sarti, che introduce una giustificazione del completamento percettivo sulla base della funzionalità della corteccia visiva primaria (V1), è stato possibile modellare la connettività cellulare risolvendo un sistema di equazioni differenziali stocastiche. In questo modo si sono ottenute delle densità di probabilità che sono state interpretate come probabilità di connessione tra cellule semplici in V1. A queste densità di probabilità è possibile collegare direttamente il concetto di affinità tra stimoli visivi, e proprio sulla costruzione di determinate matrici di affinità si sono basati diversi metodi di riduzione di dimensionalità. La fenomenologia del grouping visivo descritta poco sopra è, di fatto, il risultato di un procedimento di riduzione di dimensionalità. I risultati ottenuti da questa analisi e gli esempi applicativi sviluppati si sono rivelati utili per comprendere più nel dettaglio la possibilità di poter riprodurre, attraverso l’analisi spettrale di matrici di affinità calcolate utilizzando i modelli geometrici di Citti-Sarti, il fenomeno percettivo di grouping nello spazio R^2xS^1.

Sviluppo e test di un sistema BCI SSVEP-based

Una Brain Computer Interface (BCI) è un dispositivo che permette la misura e l’utilizzo di segnali cerebrali al fine di comandare software e/o periferiche di vario tipo, da semplici videogiochi a complesse protesi robotizzate. Tra i segnali attualmente più utilizzati vi sono i Potenziali Evocati Visivi Steady State (SSVEP), variazioni ritmiche di potenziale elettrico registrabili sulla corteccia visiva primaria con un elettroencefalogramma (EEG) non invasivo; essi sono evocabili attraverso una stimolazione luminosa periodica, e sono caratterizzati da una frequenza di oscillazione pari a quella di stimolazione. Avendo un rapporto segnale rumore (SNR) particolarmente favorevole ed una caratteristica facilmente studiabile, gli SSVEP sono alla base delle più veloci ed immediate BCI attualmente disponibili. All’utente vengono proposte una serie di scelte ciascuna associata ad una stimolazione visiva a diversa frequenza, fra le quali la selezionata si ripresenterà nelle caratteristiche del suo tracciato EEG estratto in tempo reale. L’obiettivo della tesi svolta è stato realizzare un sistema integrato, sviluppato in LabView che implementasse il paradigma BCI SSVEP-based appena descritto, consentendo di: 1. Configurare la generazione di due stimoli luminosi attraverso l’utilizzo di LED esterni; 2. Sincronizzare l’acquisizione del segnale EEG con tale stimolazione; 3. Estrarre features (attributi caratteristici di ciascuna classe) dal suddetto segnale ed utilizzarle per addestrare un classificatore SVM; 4. Utilizzare il classificatore per realizzare un’interfaccia BCI realtime con feedback per l’utente. Il sistema è stato progettato con alcune delle tecniche più avanzate per l’elaborazione spaziale e temporale del segnale ed il suo funzionamento è stato testato su 4 soggetti sani e comparato alle più moderne BCI SSVEP-based confrontabili rinvenute in letteratura.

Diffusion maps in the Subriemannian motion group and perceptual grouping

Il presente lavoro è motivato dal problema della constituzione di unità percettive a livello della corteccia visiva primaria V1. Si studia dettagliatamente il modello geometrico di Citti-Sarti con particolare attenzione alla modellazione di fenomeni di associazione visiva. Viene studiato nel dettaglio un modello di connettività. Il contributo originale risiede nell'adattamento del metodo delle diffusion maps, recentemente introdotto da Coifman e Lafon, alla geometria subriemanniana della corteccia visiva. Vengono utilizzati strumenti di teoria del potenziale, teoria spettrale, analisi armonica in gruppi di Lie per l'approssimazione delle autofunzioni dell'operatore del calore sul gruppo dei moti rigidi del piano. Le autofunzioni sono utilizzate per l'estrazione di unità percettive nello stimolo visivo. Sono presentate prove sperimentali e originali delle capacità performanti del metodo.

Reverse correlation reveals how observers sample visual information when estimating three-dimensional shape

Human observers exhibit large systematic distance-dependent biases when estimating the three-dimensional (3D) shape of objects defined by binocular image disparities. This has led some to question the utility of disparity as a cue to 3D shape and whether accurate estimation of 3D shape is at all possible. Others have argued that accurate perception is possible, but only with large continuous perspective transformations of an object. Using a stimulus that is known to elicit large distance-dependent perceptual bias (random dot stereograms of elliptical cylinders) we show that contrary to these findings the simple adoption of a more naturalistic viewing angle completely eliminates this bias. Using behavioural psychophysics, coupled with a novel surface-based reverse correlation methodology, we show that it is binocular edge and contour information that allows for accurate and precise perception and that observers actively exploit and sample this information when it is available.

Measuring the spatial extent of texture pooling using reverse correlation

The local image representation produced by early stages of visual analysis is uninformative regarding spatially extensive textures and surfaces. We know little about the cortical algorithm used to combine local information over space, and still less about the area over which it can operate. But such operations are vital to support perception of real-world objects and scenes. Here, we deploy a novel reverse-correlation technique to measure the extent of spatial pooling for target regions of different areas placed either in the central visual field, or more peripherally. Stimuli were large arrays of micropatterns, with their contrasts perturbed individually on an interval-by-interval basis. By comparing trial-by-trial observer responses with the predictions of computational models, we show that substantial regions (up to 13 carrier cycles) of a stimulus can be monitored in parallel by summing contrast over area. This summing strategy is very different from the more widely assumed signal selection strategy (a MAX operation), and suggests that neural mechanisms representing extensive visual textures can be recruited by attention. We also demonstrate that template resolution is much less precise in the parafovea than in the fovea, consistent with recent accounts of crowding. © 2014 The Authors.

Tactile Perception - Perception of tactile distance on a single skin surface changes with stimulus orientation: a neuronal network modelling study

L’interazione che abbiamo con l’ambiente che ci circonda dipende sia da diverse tipologie di stimoli esterni che percepiamo (tattili, visivi, acustici, ecc.) sia dalla loro elaborazione per opera del nostro sistema nervoso. A volte però, l’integrazione e l’elaborazione di tali input possono causare effetti d’illusione. Ciò si presenta, ad esempio, nella percezione tattile. Infatti, la percezione di distanze tattili varia al variare della regione corporea considerata. Il concetto che distanze sulla cute siano frequentemente erroneamente percepite, è stato scoperto circa un secolo fa da Weber. In particolare, una determinata distanza fisica, è percepita maggiore su parti del corpo che presentano una più alta densità di meccanocettori rispetto a distanze applicate su parti del corpo con inferiore densità. Oltre a questa illusione, un importante fenomeno osservato in vivo è rappresentato dal fatto che la percezione della distanza tattile dipende dall’orientazione degli stimoli applicati sulla cute. In sostanza, la distanza percepita su una regione cutanea varia al variare dell’orientazione degli stimoli applicati. Recentemente, Longo e Haggard (Longo & Haggard, J.Exp.Psychol. Hum Percept Perform 37: 720-726, 2011), allo scopo di investigare come sia rappresentato il nostro corpo all’interno del nostro cervello, hanno messo a confronto distanze tattili a diverse orientazioni sulla mano deducendo che la distanza fra due stimoli puntuali è percepita maggiore se applicata trasversalmente sulla mano anziché longitudinalmente. Tale illusione è nota con il nome di Illusione Tattile Orientazione-Dipendente e diversi risultati riportati in letteratura dimostrano che tale illusione dipende dalla distanza che intercorre fra i due stimoli puntuali sulla cute. Infatti, Green riporta in un suo articolo (Green, Percpept Pshycophys 31, 315-323, 1982) il fatto che maggiore sia la distanza applicata e maggiore risulterà l’effetto illusivo che si presenta. L’illusione di Weber e l’illusione tattile orientazione-dipendente sono spiegate in letteratura considerando differenze riguardanti la densità di recettori, gli effetti di magnificazione corticale a livello della corteccia primaria somatosensoriale (regioni della corteccia somatosensoriale, di dimensioni differenti, sono adibite a diverse regioni corporee) e differenze nella dimensione e forma dei campi recettivi. Tuttavia tali effetti di illusione risultano molto meno rilevanti rispetto a quelli che ci si aspetta semplicemente considerando i meccanismi fisiologici, elencati in precedenza, che li causano. Ciò suggerisce che l’informazione tattile elaborata a livello della corteccia primaria somatosensoriale, riceva successivi step di elaborazione in aree corticali di più alto livello. Esse agiscono allo scopo di ridurre il divario fra distanza percepita trasversalmente e distanza percepita longitudinalmente, rendendole più simili tra loro. Tale processo assume il nome di “Rescaling Process”. I meccanismi neurali che operano nel cervello allo scopo di garantire Rescaling Process restano ancora largamente sconosciuti. Perciò, lo scopo del mio progetto di tesi è stato quello di realizzare un modello di rete neurale che simulasse gli aspetti riguardanti la percezione tattile, l’illusione orientazione-dipendente e il processo di rescaling avanzando possibili ipotesi circa i meccanismi neurali che concorrono alla loro realizzazione. Il modello computazionale si compone di due diversi layers neurali che processano l’informazione tattile. Uno di questi rappresenta un’area corticale di più basso livello (chiamata Area1) nella quale una prima e distorta rappresentazione tattile è realizzata. Per questo, tale layer potrebbe rappresentare un’area della corteccia primaria somatosensoriale, dove la rappresentazione della distanza tattile è significativamente distorta a causa dell’anisotropia dei campi recettivi e della magnificazione corticale. Il secondo layer (chiamato Area2) rappresenta un’area di più alto livello che riceve le informazioni tattili dal primo e ne riduce la loro distorsione mediante Rescaling Process. Questo layer potrebbe rappresentare aree corticali superiori (ad esempio la corteccia parietale o quella temporale) adibite anch’esse alla percezione di distanze tattili ed implicate nel Rescaling Process. Nel modello, i neuroni in Area1 ricevono informazioni dagli stimoli esterni (applicati sulla cute) inviando quindi informazioni ai neuroni in Area2 mediante sinapsi Feed-forward eccitatorie. Di fatto, neuroni appartenenti ad uno stesso layer comunicano fra loro attraverso sinapsi laterali aventi una forma a cappello Messicano. E’ importante affermare che la rete neurale implementata è principalmente un modello concettuale che non si preme di fornire un’accurata riproduzione delle strutture fisiologiche ed anatomiche. Per questo occorre considerare un livello astratto di implementazione senza specificare un’esatta corrispondenza tra layers nel modello e regioni anatomiche presenti nel cervello. Tuttavia, i meccanismi inclusi nel modello sono biologicamente plausibili. Dunque la rete neurale può essere utile per una migliore comprensione dei molteplici meccanismi agenti nel nostro cervello, allo scopo di elaborare diversi input tattili. Infatti, il modello è in grado di riprodurre diversi risultati riportati negli articoli di Green e Longo & Haggard.

Residual visual processing following real or virtual lesions to primary visual pathways

Lesions to the primary geniculo-striate visual pathway cause blindness in the contralesional visual field. Nevertheless, previous studies have suggested that patients with visual field defects may still be able to implicitly process the affective valence of unseen emotional stimuli (affective blindsight) through alternative visual pathways bypassing the striate cortex. These alternative pathways may also allow exploitation of multisensory (audio-visual) integration mechanisms, such that auditory stimulation can enhance visual detection of stimuli which would otherwise be undetected when presented alone (crossmodal blindsight). The present dissertation investigated implicit emotional processing and multisensory integration when conscious visual processing is prevented by real or virtual lesions to the geniculo-striate pathway, in order to further clarify both the nature of these residual processes and the functional aspects of the underlying neural pathways. The present experimental evidence demonstrates that alternative subcortical visual pathways allow implicit processing of the emotional content of facial expressions in the absence of cortical processing. However, this residual ability is limited to fearful expressions. This finding suggests the existence of a subcortical system specialised in detecting danger signals based on coarse visual cues, therefore allowing the early recruitment of flight-or-fight behavioural responses even before conscious and detailed recognition of potential threats can take place. Moreover, the present dissertation extends the knowledge about crossmodal blindsight phenomena by showing that, unlike with visual detection, sound cannot crossmodally enhance visual orientation discrimination in the absence of functional striate cortex. This finding demonstrates, on the one hand, that the striate cortex plays a causative role in crossmodally enhancing visual orientation sensitivity and, on the other hand, that subcortical visual pathways bypassing the striate cortex, despite affording audio-visual integration processes leading to the improvement of simple visual abilities such as detection, cannot mediate multisensory enhancement of more complex visual functions, such as orientation discrimination.

Segmentazione di immagini mammografiche con convolutional neural networks

Il tumore al seno si colloca al primo posto per livello di mortalità tra le patologie tumorali che colpiscono la popolazione femminile mondiale. Diversi studi clinici hanno dimostrato come la diagnosi da parte del radiologo possa essere aiutata e migliorata dai sistemi di Computer Aided Detection (CAD). A causa della grande variabilità di forma e dimensioni delle masse tumorali e della somiglianza di queste con i tessuti che le ospitano, la loro ricerca automatizzata è un problema estremamente complicato. Un sistema di CAD è generalmente composto da due livelli di classificazione: la detection, responsabile dell’individuazione delle regioni sospette presenti sul mammogramma (ROI) e quindi dell’eliminazione preventiva delle zone non a rischio; la classificazione vera e propria (classification) delle ROI in masse e tessuto sano. Lo scopo principale di questa tesi è lo studio di nuove metodologie di detection che possano migliorare le prestazioni ottenute con le tecniche tradizionali. Si considera la detection come un problema di apprendimento supervisionato e lo si affronta mediante le Convolutional Neural Networks (CNN), un algoritmo appartenente al deep learning, nuova branca del machine learning. Le CNN si ispirano alle scoperte di Hubel e Wiesel riguardanti due tipi base di cellule identificate nella corteccia visiva dei gatti: le cellule semplici (S), che rispondono a stimoli simili ai bordi, e le cellule complesse (C) che sono localmente invarianti all’esatta posizione dello stimolo. In analogia con la corteccia visiva, le CNN utilizzano un’architettura profonda caratterizzata da strati che eseguono sulle immagini, alternativamente, operazioni di convoluzione e subsampling. Le CNN, che hanno un input bidimensionale, vengono solitamente usate per problemi di classificazione e riconoscimento automatico di immagini quali oggetti, facce e loghi o per l’analisi di documenti.

Social learning and action understanding in human observers: contributions of sensori-motor constraints and prior information

The aim of this thesis was to investigate the respective contribution of prior information and sensorimotor constraints to action understanding, and to estimate their consequences on the evolution of human social learning. Even though a huge amount of literature is dedicated to the study of action understanding and its role in social learning, these issues are still largely debated. Here, I critically describe two main perspectives. The first perspective interprets faithful social learning as an outcome of a fine-grained representation of others’ actions and intentions that requires sophisticated socio-cognitive skills. In contrast, the second perspective highlights the role of simpler decision heuristics, the recruitment of which is determined by individual and ecological constraints. The present thesis aims to show, through four experimental works, that these two contributions are not mutually exclusive. A first study investigates the role of the inferior frontal cortex (IFC), the anterior intraparietal area (AIP) and the primary somatosensory cortex (S1) in the recognition of other people’s actions, using a transcranial magnetic stimulation adaptation paradigm (TMSA). The second work studies whether, and how, higher-order and lower-order prior information (acquired from the probabilistic sampling of past events vs. derived from an estimation of biomechanical constraints of observed actions) interacts during the prediction of other people’s intentions. Using a single-pulse TMS procedure, the third study investigates whether the interaction between these two classes of priors modulates the motor system activity. The fourth study tests the extent to which behavioral and ecological constraints influence the emergence of faithful social learning strategies at a population level. The collected data contribute to elucidate how higher-order and lower-order prior expectations interact during action prediction, and clarify the neural mechanisms underlying such interaction. Finally, these works provide/open promising perspectives for a better understanding of social learning, with possible extensions to animal models.

Analisi del ventriloquismo temporale mediante rete neurale.

La percezione coerente del mondo esterno è basata sull'integrazione della grande varietà di input provenienti dalle differenti modalità sensoriali. Il processo di elaborazione delle diverse informazioni recepite, fin dalle prime fasi, è caratterizzato da meccanismi ancora in fase di studio, che, però, possono essere rilevati tramite l’utilizzo di modelli computazionali basati su una rete neurale specifica. In questa Tesi si è preso in considerazione il modello neurale elaborato per simulare gli aspetti spaziali e temporali di illusioni audiovisive, quali l’effetto ventriloquismo e la fission illusion, in modo da poter svolgere un’analisi computazionale del ventriloquismo temporale. Il principale effetto di questo fenomeno consiste nello spostamento dell’istante di occorrenza di uno stimolo visivo verso quello di un segnale acustico presentato in prossimità temporale. Il modello, basato principalmente sul fatto che i neuroni visivi e uditivi comunicano tramite sinapsi eccitatorie e che i campi recettivi spazio-temporali sono differenti per le due modalità sensoriali, è in grado di riprodurre i principali effetti dell’integrazione temporale tra gli stimoli, dando luogo all'effetto illusorio. Si è adattato il modello in modo da rilevare, quantificare e misurare l’estensione del ventriloquismo temporale per diverse disposizioni spaziali e temporali di presentazione degli stimoli. L’analisi è stata ripetuta variando i principali parametri, in modo da rilevare la sensibilità del modello e, quindi, fare valutazioni sui fattori particolarmente influenzanti il fenomeno, confrontando poi i risultati con i dati in letteratura.

Utilizzo della TMS nella riabilitazione post-ictus

L’ictus è la terza causa di morte al mondo, dopo le malattie cardiovascolari e le neoplasie, causando il 10-12% di tutti i decessi all’anno, ed è la principale causa di invalidità e la seconda di demenza. Solamente il 25% dei pazienti sopravvissuti guarisce completamente, mentre il 75% sopravvive con qualche forma di disabilità, e la metà di questi presenta un’invalidità talmente grave da non essere più autosufficiente. Il peso di questo disturbo dal punto di vista economico è altrettanto importante. In tutto il mondo, l’ictus è responsabile di circa il 2-4% dei costi totali per la sanità, e più del 4% delle spese sanitarie dirette nei paesi industrializzati. È evidente la necessità ottimizzare la diagnosi, il trattamento e la riabilitazione di questo disturbo. Una delle tecniche emergenti per la riabilitazione post ictus è la stimolazione magnetica transcranica (TMS). La TMS è una tecnica non invasiva e indolore di neuro stimolazione e neuro modulazione che permette di stimolare o inibire alcune aree della corteccia cerebrale. Questo metodo prevede l’induzione di un campo elettrico all’interno del cervello per mezzo della variazione di un campo magnetico esterno, che genererà la depolarizzazione o iperpolarizzazione dei neuroni sottostanti, e la conseguente nascita di potenziali di azione. Quando viene applicata alla corteccia motoria primaria, la TMS può attivare il tratto corticospinale e provocare degli spasmi nei muscoli associati, ovvero dei potenziali motori evocati (MEP), che possono fornire informazioni su diversi parametri fisiologici. La TMS può essere utilizzata come strumento di diagnosi, prognosi e terapia, a seconda della tipologia di stimolazione utilizzata, dalla tipologia di bobina e dalla sede della stimolazione. Lo scopo di questo elaborato è di descrivere le recenti applicazioni della TMS nella riabilitazione post ictus, facendo una distinzione tra il suo utilizzo come strumento di prognosi e di terapia.

Chronic hepatitis C: Hepatic fibrosis evolution after ineffective specific treatment

Background/Aims: Specific treatment of chronic hepatitis C is effective in 50% of patients, improving the]liver`s fibrosis, necroinflammatory changes and steatosis. However, in patients still viremic after treatment the extension of these benefits remains doubtful. The evolution of the disease in this group and its relationship to demographic data, biometric indices and time lapse between biopsies was evaluated. Methodology: In 141 patients, paired biopsies were classified and compared according to fibrosis grading. Necroinflammation, steatosis, demographic data (age and gender), body mass index (BMI) and time lapse between biopsies were compared with fibrosis grading. Results: The grade of fibrosis of the patients, after approximately 3.5 years time lapse between biopsies, could be classified into 4 groups; Improved: 29(20.0%), Unaltered: 64(45.0%), Worsened: 48(34%) and Cirrhotic: 14(9.93%). For necroinflammation, the Improved/Unaltered groups were statistically similar but different from the Worsened and Cirrhotic. The mean age, BMI and time lapse between biopsies were statistically similar in all groups. Steatosis occurred in 35 (24.82%) between biopsies and its incidence was reduced in the Worsened and Cirrhotic groups. Conclusions: Fibrosis turned into cirrhosis in a significant number of patients, after a short time lapse. The reverse correlation of steatosis to fibrosis and its occurrence during the time lapse between biopsies suggests it might induce hepatic necrosis and contribute to fibrogenesis.