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Elisa Magosso

Professoressa associata

Dipartimento di Ingegneria dell'Energia Elettrica e dell'Informazione "Guglielmo Marconi"

Settore scientifico disciplinare: ING-INF/06 BIOINGEGNERIA ELETTRONICA E INFORMATICA

Temi di ricerca

1) Studio modellistico del sistema cardiovascolare, respiratorio e cerebrovascolare. I meccanismi di regolazione dei sistemi cardiorespiratorio e cerebrovascolare e le loro interazioni vengono analizzati mediante modelli matematici interpretativi.

 

2) Modelli a compartimenti. Vengono sviluppati modelli a compartimenti in grado di descrivere la cinetica dei soluti e le variazioni dei fluidi corporei durante dialisi renale, e la rimozione di tossine durante dialisi epatica.

 

3) Reti neurali di funzioni sensoriali e cognitive. Vengono sviluppate reti neurali per studiare i fenomeni  di integrazione fra diverse modalità sensoriali (visuo-acustica e visuo-tattile) caratteristici di alcune aree cerebrali.  Vengono sviluppati modelli di oscillatori neurali, per investigare i problemi della rappresentazione di oggetti, apprendimento e memorizzazione, linguaggio, attenzione.

 

4) Tecniche avanzate di elaborazione dei segnali biomedici (analisi tempo-scala, analisi alle componenti principali, analisi alle componenti indipendenti) per estrazione di feature dai segnali, rimozione di artefatti, separazione delle sorgenti.

 



1) I sistemi cardiorespiratario e cerebrovascolare sono sottoposti a sofisticati meccanismi di regolazione che sono in grado di mantenere entro stretti limiti i valori di pressione, flusso sanguigno ai tessuti, ossigenazione, nonostante le perturbazioni a cui sono soggetti quotidianamente. In letteratura i meccanismi di controllo sono per lo più studiati separatamente e in condizioni sperimentali assai differenti da quelli reali (ad esempio in condizione di ventilazione artificiale). Manca ancora una chiara comprensione del sistema nel suo complesso, delle interazioni tra i diversi meccanismi coinvolti e del ruolo delle singole componenti nell'integrazione complessiva. I modelli sviluppati si propongono di migliorare la conoscenza della regolazione cardiovascolare e respiratoria in diverse condizioni fisio-patologiche: perturbazioni nella concentrazione dei gas inspirati, anemia, alta quota, esercizio fisico, ipotensione, ischemia cerebrale, ecc. I modelli proposti, oltre ad arricchire la conoscenza fisiologica, possono trovare applicazione anche in ambito educativo, costituendo il cuore di pacchetti software didattici finalizzati alla formazione di staff tecnico e medico.

 

2) Le complicazioni durante dialisi renale (come l'ipovolemia e l'ipotensione) costituiscono un importante problema clinico. Lo sviluppo di modelli della cinetica dei soluti e dei fluidi corporei durante dialisi renale ha importanti implicazioni cliniche. Essi possono essere utilizzati: i) in modalità predittiva, per predire la rimozione di soluti e la variazione di volume ematico durante la seduta a partire dallo stato iniziale del paziente, prevedendo così possibili fasi critiche per il soggetto; ii) in modalità progettuale, per impostare razionalmente la composizione del fluido di dialisi, allo scopo di raggiungere gli obiettivi di fine dialisi minimizzando i rischi intradialitici.

La metodica MARS (Molecular Adsorbent Recirculating System) è un trattamento clinicamente efficace per la sostituzione temporanea della funzionalità epatica. Essa viene applicata ai pazienti con insufficienza epatica acuta o cronica, finché non viene recuperata la naturale funzionalità epatica o come trattamento ponte in attesa di trapianto.  Manca però una descrizione quantitativa delle sue capacità depurative; ciò impedisce il pieno sfruttamento delle potenzialità terapeutiche e la pianificazione del trattamento sulla base dello stato clinico del paziente. La ricerca  in atto si propone di sviluppare modelli in grado di predire la rimozione di tossine durante seduta MARS e di fornire un'interpretazione dei meccanismi depurativi, individuando i loro diversi ruoli e tempi di intervento.

 

3) Neuroni in grado di rispondere a stimoli di diversa modalità sensoriale (visivi, uditivi, tattili) sono stati individuati in diverse regioni cerebrali. Tale integrazione sembra svolgere un ruolo fondamentale sia nell'orientare il comportamento (ad es. lo sguardo e i movimenti) sulla base delle informazioni provenienti dall' ambiente, sia nel determinare una percezione unitaria e coerente del mondo esterno. Tuttavia, il funzionamento di tali reti neurali è tuttora poco chiaro. La ricerca si propone di sviluppare reti neurali in grado di spiegare i risultati della letteratura neurofisiologica, e i principali test psicofisici relativi all'integrazione multisensoriale, per giungere ad una più profonda comprensione dei meccanismi neurali sottostanti. Inoltre, i modelli sviluppati possono essere utili per investigare come le proprietà di integrazione multisensoriale possano essere modificate dall'esperienza e dall'addestramento.

Molte funzioni cognitive sono realizzate attraverso l'attivazione parallela di larghe popolazioni di neuroni, distribuite in molteplici e separate aree corticali. E' quindi fondamentale comprendere i  meccanismi alla base del legame funzionale tra questa attività distribuita. Una ipotesi oggi molto accreditata sostiene che tale legame avvenga tramite sincronizzazione dell'attività neurale oscillatoria (specialmente in banda gamma 30-100 Hz), che dinamicamente collega i neuroni in “functional webs”. Attraverso lo sviluppo di modelli di oscillatori neurali, basati su meccanismi fisiologicamente attendibili, è possibile comprendere i meccanismi di sincronizzazione e desincronizzazione che si instaurano durante diversi processi cognitivi quali riconoscimento di oggetti, memoria, apprendimento, linguaggio.

 

4) L'interpretazione dei segnali biomedici e l'estrazione di informazioni da essi è di estrema complessità, sia a causa della presenza di disturbi e rumore che contaminano il segnale di interesse, sia a causa delle molteplici componenti che contibuiscono a dare origine al segnale. Tecniche avanzate di elaborazione dei segnali (quali, la trasformata wavelet discreta, l'analisi alle componenti principali, l'analisi alle componenti indipendenti) vengono applicate a segnali biomedici acquisiti in diverse condizioni, per la rimozione di arfetatti e disturbi, l'estrazione di eventi specifici dal segnale, la ricostruzione delle sorgenti. In particolare, queste tecniche sono state applicate i)  all'elettroencefalogramma (EEG) acquisito in pazienti epilettici, per ottenere indicazioni circa la complessa dinamica spazio-temporale della crisi; ii) a segnali, quali l'EEG e l' elettro-oculogramma (EOG), acquisiti mediante registrazioni poligrafiche, allo scopo di individuare eventi specifici durante le varie fasi del sonno e delle veglia ed analizzare le loro reciproche relazioni.