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Mauro Ursino

Professore ordinario

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

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

Coordinatore del Corso di Laurea in Ingegneria biomedica

Temi di ricerca

1) Sviluppo di reti neuronali in grado di simulare l'integrazione in regioni del cervello fra diversi input sensoriali (visivi, auditivi, tattili), in accordo con i dati della letteratura neurofisiologica. 2) Sviluppo di metodi per la stima della connettività fra diverse regioni cerebrali, durante compiti cognitivi e/o motori, con l'uso di modelli matematici dell'attività di gruppi di neuroni interconnessi. 3) Sviluppo di modelli di oscillatori neuronali, per affrontare il problema della rappresentazione separata di diversi oggetti in memoria, il riconoscimento di oggetti a partire da informazione incompleta, e il legame fra oggetti e linguaggio. 4) Sviluppo di modelli matematici in grado di descrivere l'azione integrata dei diversi meccanismi di regolazione cardiovascolare e cerebrovascolare nel breve periodo. 5) Uso di metodi avanzati di elaborazione dei segnali (wavelet, Componenti Indipendenti) per lo studio dei segnali elettroencefalografici e dei movimenti oculari nella veglia e nel sonno in soggetti sani e patologici.

1) E' nota l'esistenza nel cervello di neuroni che integrano l'informazione proveniente da diverse modalità sensoriali, quali input di tipo visivo, auditivo o tattile. Tale integrazione sembra svolgere un ruolo fondamentale nell'orientare il comportamento (ad esempio i movimenti) sulla base delle informazioni provenienti dal mondo esterno. Tuttavia, il modo di funzionamento di tali neuroni è tuttora poco noto. Scopo del tema di ricerca è di sviluppare reti neurali, fisiologicamente plausibili, in grado di spiegare i risultati della letteratura neurofisiologica, e i principali test psicofisici relativi all'integrazione multisensoriale. Successivamente, in collaborazione con il centro di Neuroscienze Cognitive (Università di Bologna, Cesena, Prof.ssa Lavadas) e con la Wake Forest University School of Medicine (North Caroline, USA, Prof.Stein) i modelli saranno utilizzati per individuare nuovi esperimenti, in grado di discriminare fra ipotesi diverse. Lo scopo finale è di giungere ad una comprensione teorica dei meccanismi neurali che permettono l'integrazione fra informazioni sensoriali diverse, ed il loro utilizzo nella pratica clinica al fine di migliorare deficit cognitivi. 2) E' noto che lo svolgimento di compiti motori e cognitivi è il risultato della partecipazione di diverse regioni cerebrali fra loro interconnesse. La connettività cerebrale è stimata a partire da misure effettuate con tecniche di neuroimaging, quali la risonanza magnetica funzionale, la tomografia a emissione di positroni o l'elettroencefalografia. I metodi fino ad oggi adottati, tuttavia, si basano su modelli empirici. Scopo della ricerca è di formulare metodi per lo studio e la stima della connettività cerebrale, utilizzando modelli matematici neurofisiologici. Sono stati individuati, come particolarmente utili allo scopo, i cosiddetti “modelli di massa neuronale”, in cui l'attività di intere popolazioni di neuroni è descritta attraverso poche variabili di stato, trascurando le singole fluttuazioni individuali. La ricerca (in collaborazione con il Dipartimento di Fisiologia Umana di Roma, Prof. Babiloni) si propone di comprendere l'effetto della connettività fra diverse regioni cerebrali sulle grandezze misurabili attraverso tecniche di neuroimaging, la genesi dei ritmi nell'EEG e, in prospettiva, di individuare criteri affidabili per la stima della connettività a partire da dati reali. 3) La rappresentazione di oggetti in memoria avviene in modo distribuito nel cervello: un oggetto è in genere rappresentato da collezioni di attributi, ciascuno dei quali è mappato in una diversa regione cerebrale. E' quindi fondamentale capire come tali attributi siano uniti insieme (binding) e separati dagli attributi di altri oggetti simultaneamente memorizzati (segmentation), al fine di pervenire ad una rappresentazione coerente del mondo. Un'ipotesi oggi molto accreditata sostiene che la rappresentazione di un oggetto sia realizzata attraverso la sincronizzazione dei neuroni, che codificano gli attributi in diverse aree cerebrali. Scopo della ricerca è di sviluppare modelli matematici, basati sull'uso di gruppi neuronali oscillanti, per analizzare e risolvere il problema del binding e segmentation, e per ricostruire oggetti a partire da informazioni incomplete, sia per quanto riguarda rappresentazioni di basso livello (separazione di figure in una scena visiva), sia rappresentazioni di alto livello (riconoscimento di oggetti astratti e il loro legame con il linguaggio e la semantica). Una particolarità dei modelli è l'utilizzo di una architettura neuronale realistica e di regole di addestramento basate su conoscenze fisiologiche. 4) E' noto come il mantenimento dell'omeostasi cardiovascolare sia garantito dall'azione di sofisticati meccanismi, che operano a più livelli in risposta a perturbazioni acute (quali l'ipossia, l'ipercapnia, l'emorragia, ecc..). Scopo della ricerca è sviluppare e migliorare modelli matematici integrati, che descrivano le principali azioni di controllo sia a livello sistemico (contrattilità e frequenza cardiaca, circolazione in organi meno nobili) sia a livello degli organi vitali (circolazione coronarica, cerebrale e muscolare durante esercizio fisico). Tali modelli, sviluppati in collaborazione con la Medical Philips North America (Ing. Chbat)  potranno essere utilizzati come strumento di miglioramento delle conoscenze fisiologiche di base, come supporto alla pratica clinica (attraverso una stima di parametri che tenga conto della variabilità individuale), sia all'interno della medical education. 5) L'analisi di segnali biologici si avvantaggia dell'uso di tecniche avanzate di elaborazione, quali le wavelet, e la ricerca delle componenti indipendenti (ICA). L'analisi wavelet è particolarmente adatta allo studio di segnali biomedici non-stazionari, in cui i fenomeni di interesse sono costituiti da eventi transienti. La ICA permette di risalire alle sorgenti del segnale e di escludere eventuali artefatti. Tali tecniche sono applicate  a due diversi segnali biomedici, con diverse finalità: i) l'elettroencefalogramma (EEG) di superficie acquisito in soggetti sani e patologici, per rilevare e classificare diversi pattern di attività corticale; ii) l'elettro-oculogramma acquisito (in collaborazione con il Dipartimento di Scienze Neurologiche, Prof. Montagna) durante la veglia e il sonno, per individuare i movimenti oculari lenti, considerati possibili manifestazioni delle strutture preposte all'addormentamento e alla regolazione del sonno.