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Добірка наукової літератури з теми "Modello neurocomputazionale"
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Дисертації з теми "Modello neurocomputazionale"
1
Giuliodori, Arianna. "Studio delle discinesie nei Parkinsoniani attraverso modello neurocomputazionale." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020.
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La malattia di Parkinson (PD) è una malattia neurodegenerativa caratterizzata da un progressivo declino delle funzioni motorie, in particolare bradicinesia (lentezza nei movimenti), ma anche tremori, rigidità, difficoltà ad iniziare un movimento, cammino lento con postura incurvata e passo strascicato, oltre a difficoltà nel linguaggio e problemi cognitivi. Essa è causata dalla denervazione patologica dei neuroni dopaminergici nigrostriatali all'interno dei gangli della base (BG), un sistema di nuclei subcorticali avente come funzione principale, la selezione delle azioni. Per studiare i meccanismi alla base di tale patologia, in questo elaborato si utilizzerà un modello neurocomputazionale che riproduce il circuito neuronale dei gangli della base e il ruolo della dopamina (DA), importante neurotrasmettitore per la selezione di un’azione. Il modello include i tre percorsi principali che operano nel circuito BG, cioè il percorso diretto (Go) e indiretto (NoGo) dello striato e il percorso iperdiretto associato al nucleo subtalamico (STN). Inoltre, utilizza la regola a due tempi di Hebb per addestrare le sinapsi nello striato, sulla base della precedente storia di premi e punizioni. L’azione del Go e del NoGo, dipendono sia dal livello di dopamina (DA) che dalla storia passata di premi/punizioni. Tale modello, inizialmente utilizzato per analizzare la bradicinesia e l’effetto del farmaco levodopa, al fine di alleviare i deficit motori nei soggetti parkinsoniani, verrà utilizzato, in tale tesi, per analizzare possibili cause delle discinesie. Attraverso la simulazione de “l’alternate finger tapping task”, un semplice test clinico, verranno quindi riprodotte ed analizzate quelle complicanze, in genere indotte da alti livelli di dopamina, caratterizzate da movimenti involontari, irregolari o errati.
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Bandini, Virginia. "Analisi dell'interazione visuoacustica nel dominio dei tempi mediante modello neurocomputazionale." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019.
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Il seguente studio si basa sullo sviluppo di un modello neurocomputazionale, fondato su ipotesi biologicamente plausibili, in grado di simulare le regioni cerebrali coinvolte nell’elaborazione sensoriale. Poiché una tra le più interessanti e studiate forme di integrazione è quella tra informazioni derivanti dal sistema visivo e dal sistema acustico, ci concentreremo in modo particolare su tali interazioni.
Nella sezione dei metodi viene analizzata la rete neurale, valutandone la struttura. Il modello consiste di 5 vettori di N neuroni ed è costituita da 3 differenti strati. I diversi strati simulano rispettivamente i neuroni acustici e visivi delle aree unisensoriali, gli interneuroni acustici e visivi e i neuroni dell’area multisensoriale.
Nella sezione dei risultati viene analizzato il modello matematico, andando in primis a svolgere un’analisi di sensitività, nella quale vengono modificati selettivamente i vari parametri che descrivono le strutture del modello, in modo tale da poter identificare a quali di questi la rete risulta essere più sensibile. Successivamente viene svolto un confronto volto a valutare quanto il modello neurocomputazionale sia in grado di riprodurre le risposte fisiologiche dei pazienti (dati ottenuti dall’esperimento condotto da Crosse e colleghi). Per rendere paragonabili i tempi di reazione, nel modello si è scelto di introdurre un ritardo temporale puro che descriva la latenza con cui l’area motoria genera la risposta comportamentale richiesta da questo tipo di task. Si può notare come, con tale ritardo, i tempi prodotti dal modello nella sua configurazione standard, e i tempi ottenuti da Crosse e colleghi (Crosse et al., 2019), risultino essere confrontabili. Di conseguenza il modello matematico è in grado di riprodurre appropriatamente il tempo di reazione fisiologico, in quanto la velocità della risposta motoria nel modello risulta essere fortemente sovrapponibile a quella ottenuta sperimentalmente.
3
Balandi, Aurora. "Analisi di sensibilità di un modello neurocomputazionale per lo studio delle interazioni visuo-tattili." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021.
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I modelli neurocomputazionali basati su reti neurali, integrati con studi sperimentali, sono strumenti utili per lo studio di meccanismi fisiologici neuronali, come la rappresentazione dello spazio peripersonale e l’integrazione degli stimoli nelle aree multimodali. Nel seguente studio è eseguita l’analisi della sensibilità di un modello neurocomputazionale che simula l’integrazione degli stimoli visuo-tattili sulle mani. Per fare ciò, sono simulati i risultati finali di un addestramento Hebbiano, introducendo pesi differenti che modulano le strutture ipoteticamente soggette a tale addestramento. Sono forniti in ingresso alla rete degli stimoli sia tattili che visivi, questi ultimi sono differenziati, tra una mano e l’altra, dall’intensità del LED. I risultati ottenuti in risposta a queste stimolazioni sono poi confrontati con dati provenienti da analoghi esperimenti in vivo, per identificare le possibili strutture sinaptiche su cui si basa l’integrazione visuo-tattile. Si arriva alla conclusione che uno dei meccanismi principali alla base di tali processi è la riorganizzazione sensoriale, attuata differenziando l’emisfero che elabora lo stimolo visivo più luminoso da quello che elabora lo stimolo più fioco.
4
Plescia, Elia. "Analisi di sensitività di un modello neurocomputazionale per lo studio delle fluttuazioni motorie nella malattia di Parkinson." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/21001/.
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Il morbo di Parkinson (PD) è una malattia neurodegenerativa caratterizzata da un progressivo declino delle funzionalità motorie. Esso è causato dalla degenerazione patologica dei neuroni dopaminergici nigrostriatali all’interno dei gangli della base (BG), un gruppo di nuclei sottocorticali coinvolti principalmente nel controllo del movimento. Il lavoro dei BG è fortemente influenzato dal livello di dopamina (DA), importante neurotrasmettitore che condiziona, inoltre, la plasticità sinaptica dei BG. La perdita di dopamina nel Parkinson è tipicamente compensata dalla somministrazione di levodopa. Questa indicazione terapeutica è inizialmente efficace nel mitigare i deficit motori, tuttavia la sua somministrazione a lungo termine può comportare complicazioni motorie come discinesie e fluttuazioni motorie. In questo elaborato, è stato utilizzato un modello neurocomputazionale biologicamente ispirato ai gangli della base per simularne il comportamento in condizioni sane e patologiche. Il modello include i tre principali percorsi del circuito BG: via diretta (Go), via indiretta (NoGo), via iperdiretta. Inoltre, usa la regola di Hebb per addestrare le sinapsi nello striato, sulla base della storia passata di ricompense e punizioni. Mediante la simulazione di un semplice task clinico, l’“alternate finger tapping”, è stata condotta un’analisi di sensitività sul ruolo di alcuni parametri coinvolti nello sviluppo di discinesie: il livello di dopamina, l’azione del nucleo sub-talamico, le connessioni sinaptiche corteccia-talamo, la forza delle sinapsi nelle vie Go e NoGo, i meccanismi competitivi nella corteccia. A seconda dei parametri assegnati, il modello riproduce una varietà di pattern motori clinicamente rilevanti, tra cui la normocinesia, la bradicinesia, diversi tentativi prima del movimento, il freezing, la ripetizione di uno stesso movimento, e anche fluttuazioni irregolari (discinesie).
5
Fallarino, Cristina. "Simulazione dell'addestramento con rinforzo e del reversal learning attraverso un modello neuro-computazionale dei gangli della base." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2022. http://amslaurea.unibo.it/25366/.
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La flessibilità cognitiva costituisce un concetto fondamentale alla base di numerosi aspetti della vita quotidiana. Gli esseri umani hanno la capacità di adattare le proprie scelte a seconda dello specifico contesto in cui si verifica un’azione, basandosi su una precedente esperienza di tentativi ed errori. I meccanismi neurali alla base delle procedure di apprendimento con rinforzo coinvolgono i gangli della base (BG), tra le principali aree del cervello. I circuiti dei BG sono fortemente influenzati dal livello di dopamina (DA), che svolge un ruolo cruciale nella plasticità sinaptica. Un’eventuale compromissione del sistema dopaminergico si traduce in una vasta gamma di condizioni neurologiche, tra cui i disturbi del controllo del comportamento e del movimento.
In questo lavoro è stato utilizzato un modello neurocomputazionale dei BG già validato in precedenti studi. Il modello comprende le tre vie principali che operano nei circuiti dei BG, ovvero la via diretta, l'indiretta e l'iperdiretta; le sinapsi striatali vengono addestrate tramite meccanismi hebbiani sulla base di una precedente storia di premi e punizioni. In particolare, è stata focalizzata l’attenzione su una procedura di apprendimento inverso basata su un paradigma probabilistico. Sono state inoltre apportate delle modifiche ai parametri del modello per testare la versatilità della rete e la sua capacità di adattamento a diversi contesti.
6
Pasini, Margherita. "Deficit dell'integrazione multisensoriale nei soggetti autistici e schizofrenici: studio di dati comportamentali e modellistici." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020.
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Per molti anni, gli studi sulla percezione degli input sensoriali si sono concentrati su come le informazioni venissero codificate, filtrate ed elaborate dalle singole modalità; tuttavia, le informazioni provenienti dal mondo che ci circonda, non attivano una singola modalità sensoriale, ma molteplici modalità. Negli ultimi decenni, gli studi riguardanti i processi sensoriali hanno subito un cambio di direzione, analizzando come le informazioni vengano processate da una rete neurale multisensoriale, dinamica, capace di mettere in relazione le diverse aree del cervello deputate all’elaborazione delle informazioni provenienti dalle diverse modalità sensoriali.
La schizofrenia (SCZ) e il disturbo dello spettro autistico (ASD) sono due complesse patologie neurocognitive; entrambe caratterizzate da disturbi sociali, comunicativi e comportamentali. Diversi studi degli ultimi decenni hanno dimostrato che nei soggetti affetti da ASD e SCZ, la capacità di integrare informazioni multisensoriali, ovvero informazioni che provengono da più modalità sensoriali, è ridotta rispetto ad un soggetto normotipico, ossia un individuo le cui capacità intellettive e neurologiche possano esser considerate nella norma.
In questo elaborato, in seguito ad un approfondimento sui processi multisensoriali e sulle caratteristiche cliniche di ASD e SCZ, sono stati presentati studi comportamentali ed esaminati i risultati ottenuti. Inoltre, sono state analizzate le caratteristiche di un modello matematico basato su una rete neurale in grado di simulare il processo di elaborazione multisensoriale: il modello include connessioni tra due regioni unisensoriali, a loro volta connesse con una regione multisensoriale. Attraverso questo modello viene simulata l’integrazione e l’elaborazione multisensoriale, sia a livello unisensoriale che a livello multisensoriale con l’obbiettivo di comprendere i meccanismi neurobiologici e le differenze neurali tra i soggetti normotipici e i soggetti ASD e SCZ.
7
Pisani, Daniela. "Autismo e normotipicita' : analisi modellistica dei processi sensoriali." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2017. http://amslaurea.unibo.it/13638/.
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Negli ultimi anni molti studi sui fenomeni percettivi si sono concentrati sul problema dell’integrazione multisensoriale, ovvero la capacità del cervello di unire informazioni provenienti da modalità sensoriali diverse. Tale capacità può tuttavia essere compromessa nei soggetti autistici. Se nei soggetti normotipici, non vengono riscontrati problemi integrativi, nei soggetti affetti da disturbi dello spettro autistico(DSA), le capacità integrative sono altamente compromesse, specialmente nei bambini. In questo progetto di Tesi, attraverso l’utilizzo di una rete neurale, sono state simulate le risposte dei soggetti autistici e della loro controparte normotipica. Attraverso le varie simulazioni, si è visto che la causa delle possibili differenze tra i due soggetti risiede nell’indebolimento delle sinapsi feedforward, ovvero le sinapsi che si stabiliscono tra le aree unisensoriali e l’area multisensoriale, specificatamente le sinapsi tra l’area corticale visiva e l’area multisensoriale.
8
Zambri, Carmela. "Modelli di memoria semantica e lessicale: studio e analisi di meccanismi di apprendimento, danneggiamento e priming." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2017. http://amslaurea.unibo.it/13070/.
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Nel corso degli anni sono stati sviluppati modelli matematici con lo scopo di studiare i meccanismi alla base del sistema neurale. In questo elaborato è stato utilizzato un modello neurale, che comprende una rete semantica e una lessicale, che sfrutta la regola di Hebb per addestrare le sinapsi. Il principio alla base di tale modello è che la semantica di un concetto è descritta da una collezione di proprietà, che sintetizzano la percezione del concetto nelle diverse regioni corticali. Gli aspetti semantici e lessicali sono memorizzati in regioni separate del cervello, ma reciprocamente connesse sulla base dell’esperienza, secondo un meccanismo di apprendimento fisiologico. Si è addestrato il modello con una soglia post-sinaptica variabile che dipende dall’attività del neurone pre-senaptico, migliorando così il concetto di salienza, che diventa diverso per le proprietà distintive e per quelle condivise; ed è possibile evitare che una proprietà condivisa da molti membri della stessa categoria (come “vola” per gli uccelli) divenga saliente e sia attribuita erroneamente all’intera categoria. Nel lavoro viene presentato lo stesso modello con 2 diverse tassonomie, relative ad animali e a oggetti artificiali. La rete, una volta addestrata risolve compiti di riconoscimento e denominazione di concetti, mantenendo una distinzione tra le categorie e i suoi membri, e attribuendo un diverso ruolo alle proprietà dominanti rispetto alle proprietà marginali. In questa tesi viene, inoltre, simulato il danneggiamento della rete neurale sia a livello sinaptico che a livello del singolo neurone. In entrambi i casi il modello rispecchia il processo fisiologico. È stato simulato, inoltre, il fenomeno del priming. I risultati mostrano che il tempo di riconoscimento della seconda parola dipenda dal grado di somiglianza fra la prima e la seconda parola usate durante la simulazione.
9
Montesu, Angela. "Simulazione di pazienti con Malattia di Parkinson attraverso modelli farmacodinamici e neurocomputazionali." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019.
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I Gangli della Base svolgono un importante ruolo nel controllo del movimento volontario. I malfunzionamenti legati ad essi e le alterazioni nel sistema dopaminergico sono responsabili di una serie di disturbi cognitivi e disturbi motori nella malattia del Parkinson(PD). Nel presente lavoro di tesi si riproduce su Matlab il modello matematico neurocomputazionale presentato negli ultimi anni da Baston e Ursino (2016)[15]
Nel modello sono rappresentati i principali percorsi dei BG includendo sia il sistema dopaminergico che il colinergico. Parallelamente a questo viene interfacciato un modello farmacodinamico della levodopa, in modo da simulare il trattamento farmacologico dei pazienti Parkinsoniani. In particolare, l’effetto della levodopa nello striato è simulato attraverso un modello compartimentale di farmacocinetica nel plasma, unito a un modello ad un solo compartimento che rappresenta l’effetto sui gangli alla base. Il fine di questa tesi è quello di riuscire a relazionare le performance motorie di pazienti PD con diversi livelli di concentrazione di Levodopa nel sangue attraverso modelli computazionali. A tale scopo , attraverso il modello è stato simulato il risultato del finger tapping, in un arco temporale in cui i pazienti sono sotto somministrazione del farmaco. Il modello analizzato può essere utile per pervenire ad una più profonda comprensione della farmacocinetica e della farmacodinamica della levodopa, e del modo in cui il farmaco viene sfruttato nei circuiti neurali dei gangli della base, in pazienti durante fasi diverse della malattia. In particolare, si è dimostrato che il modello è in grado di riprodurre diversi pattern di tapping nel tempo, distinguendo fra pazienti affetti da PD senza fluttuazioni motorie e che mostrano però fluttuazioni motorie. Inoltre, i risultati della stima di parametri hanno permesso di individuare alcune differenze statisticamente significative fra i parametri farmaco-dinamici nelle due classi.
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Nepa, Cinzia. "Modello matematico della memoria spaziale nell'ippocampo: Simulazioni e analisi di sensitivita." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2015. http://amslaurea.unibo.it/8311/.
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E' stata presentata un'analisi di sensitività di un modello matematico della memoria spaziale nell'ippocampo. Il modello usa le masse neuronali per simulare le oscillazioni theta delle place cells dell'ippocampo. I risultati mostrano che il modello è robusto a variazioni di diversi parametri.