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Дисертації з теми "Modello neurocomputazionale"
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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.
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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.
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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).
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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.
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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.
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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.
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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.
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Baietta, Luca. "Modello matematico dell'integrazione audio-visiva e del suo sviluppo in un ambiente multisensoriale." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2014. http://amslaurea.unibo.it/6689/.
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L'integrazione multisensoriale è la capacità da parte del sistema nervoso centrale di integrare informazioni provenienti da diverse sorgenti sensoriali. In particolare, l'integrazione audio-visiva avviene anche nelle cortecce visive e acustiche, in principio ritenute puramente unisensoriali. L'integrazione audio-visiva non è un'abilità innata, ma si sviluppa progressivamente nel tempo sulla base dell'esperienza. In questa Tesi viene presentato un modello matematico di rete neurale in grado di simulare lo sviluppo in un ambiente multisensoriale dei neuroni delle cortecce primarie visive e uditive nei primi mesi di vita di un neonato, e gli effetti dell'integrazione audio-visiva successivi a tale addestramento. In particolare il modello vuole mostrare, a partire da una condizione basale in cui i neuroni visivi e acustici non sono in grado di discriminare spazialmente la posizione degli input esterni e in cui non sussiste alcuna correlazione tra le due aree corticali primarie visive e uditive, come l'addestramento migliori la precisione della percezione spaziale degli stimoli esterni e come si stabiliscano tra le due aree in esame dei collegamenti stabili a lungo termine. Terminato l'addestramento, si verifica se la rete sia in grado di riprodurre gli effetti di integrazione audio-visiva nella corteccia primaria, quali la "cattura" dello stimolo acustico da parte di quello visivo (ventriloquismo) e il rafforzamento della risposta neurale allo stimolo acustico se contemporaneamente accompagnato da uno stimolo visivo nella stessa posizione spaziale (enhancement). Il modello potrebbe essere utilizzato in futuro anche per simulare altri fenomeni illusori come il fenomeno offline del ventriloquismo e il ventriloquismo a livello temporale.
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Fiorentino, Domenico. "Interazione visuo-acustica e fenomeni di plasticità sinaptica: studio mediante un modello di rete neurale applicato al ventriloquismo." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2013. http://amslaurea.unibo.it/4863/.
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Di, Tommaso Claudia. "Meccanismi neurali per la rappresentazione semantica e lessicale: modello di una rete neurale per apprendere il significato di oggetti e parole." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2014. http://amslaurea.unibo.it/7910/.
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Lo studio della memoria semantica attraverso modelli teorici (qualitativi o matematici) gioca un ruolo importante nelle neuroscienze cognitive.
In questa tesi viene presentato un modello della memoria semantica e lessicale. Il principio alla base del modello è che la semantica di un oggetto è descritta attraverso una collezione di proprietà, che sintetizzano la percezione dell’oggetto nelle diverse regioni corticali. Gli aspetti semantici e lessicali sono memorizzati in regioni separate del cervello, ma reciprocamente connesse sulla base dell’esperienza passata, secondo un meccanismo di apprendimento Hebbiano. L’obiettivo del lavoro è indagare i meccanismi che portano alla formazione di categorie, analizzare il ruolo delle diverse proprietà nella costruzione di un concetto e le connessioni tra queste proprietà e la parola corrispondente al nome dell’oggetto.
Durante l’addestramento per ogni oggetto sono presentate alcune proprietà in input, con una data frequenza: alcune sono condivise, cioè appartengono a più di un concetto e permettono la formazione di categorie, altre sono distintive, cioè sono tipiche di un concetto e consentono la rappresentazione dei membri di una categoria. Un ulteriore aspetto riguardante le proprietà è la distinzione fra proprietà salienti, che sono spontaneamente evocate, e proprietà marginali.
E’ stata utilizzata una tassonomia composta da 11 parole che identificano 11 animali. La salienza è stabilita dalla frequenza con cui si verifica ciascuna proprietà. La distinzione tra proprietà condivise e distintive, e tra proprietà salienti e non salienti, è stata ottenuta mediante l’uso della regola di Hebb con una diversa soglia presinaptica e postsinaptica, producendo patterns di sinapsi asimmetriche all’interno della rete semantica (auto-associazione) e tra la rete semantica e lessicale (etero-associazione). La rete addestrata è in grado di risolvere compiti di riconoscimento e denominazione di oggetti, mantenendo una distinzione tra le categorie e i suoi membri, e fornendo un diverso ruolo per le proprietà salienti rispetto alle proprietà marginali.
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Mastromarco, Silvia. "Modelli neuro-computazionali di memoria semantica: studio del sincronismo in banda gamma e dipendenza contestuale." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/19026/.
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Il modello neurocomputazionale usato nel presente lavoro è una rappresentazione della memoria semantica attraverso una rete auto-associativa, che sfrutta la regola di Hebb con una diversa soglia pre e post sinaptica. Nella rete ogni attributo viene codificato da un neurone. Durante l’addestramento sinaptico ogni concetto riceve in ingresso le sue proprietà (una per volta) con una diversa probabilità di occorrenza. Proprietà salienti hanno un’alta probabilità di verificarsi, proprietà marginali hanno una bassa probabilità di verificarsi. Sono state costruite due differenti tassonomie con più concetti rispetto a quelle usate in lavori passati. Ogni concetto è stato descritto da un numero diverso di proprietà, mantenendo un equilibrio tra proprietà salienti e marginali. Lo scopo del presente lavoro è stato quello di testare il modello su tassonomie contenenti un numero di concetti elevato, con l’obiettivo di analizzare il ruolo delle diverse proprietà nella ricostruzione di un concetto e nella formazione di categorie. A seguire è stata studiata la possibilità del riconoscimento simultaneo di più concetti, ipotizzando la separazione di fase. Il modello è stato testato su reti contenenti meno concetti rispetto a quelle di base. In queste reti ad ogni neurone è stato sostituito un oscillatore di Wilson – Cowan ed è stato aggiunto un inibitore globale. Successivamente è stato introdotto il concetto di contesto nelle reti di base, ciascuna di esse è stata caratterizzata da proprietà context dependent (CD) e context indipendent (CI). Le successive simulazioni dimostrano la dipendenza contestuale delle caratteristiche CD. Infine il concetto di contesto è stato inserito anche in una delle reti con oscillatori, verificando che quando più concetti vengono presentati simultaneamente alla rete, e ciascuno di essi è caratterizzato anche da proprietà context dependent, queste ultime si richiamano a vicenda, oscillano in fase e risultano sfasate rispetto a quelle di altri concetti
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Cesaretti, Nicole. "Sviluppo di una rete neurale multistrato per l’analisi dell’accoppiamento theta-gamma nell’ippocampo e nelle regioni prefrontali ascritte alla memoria di lavoro." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/22323/.
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L'accoppiamento tra i ritmi theta e gamma è una caratteristica nota dell'attività cerebrale a livello dell’ippocampo. Esistono evidenze sperimentali che mostrano come tale accoppiamento sussista anche in regioni prefrontali, durante task che coinvolgono la memoria di lavoro. La rete neurale descritta nel presente elaborato è stata messa a punto per simulare i ritmi theta e gamma nelle suddette regioni cerebrali, con l'obiettivo di consentire l’analisi del loro accoppiamento, in varie condizioni di lavoro. Il network è composto da più strati; in ciascuno di essi l'unità di calcolo di base è un modello di massa neuronale che rappresenta una colonna corticale. Sono state individuate due modalità di lavoro per la rete: "recall" (in cui l'operazione fondamentale è l'evocazione di una sequenza di oggetti) e "desynchronize" (in cui le operazioni fondamentali sono quelle di binding e segmentation). Le sinapsi sono state addestrate utilizzando regole hebbiane ed anti-hebbiane. Impiegando la rete, in entrambe le sue modalità di funzionamento ed in diversi test, si sono ottenuti risultati compatibili con dati sperimentali e teorie disponibili in letteratura. Complessivamente, si può affermare che il modello realizzato è un buono strumento per la simulazione e l’analisi dei ritmi theta e gamma, e suoi ulteriori sviluppi potrebbero renderlo ancor più efficace per lo studio di diversi problematiche neuro-cognitive e per la comprensione di patologie neurologiche (quali la schizofrenia) caratterizzate da alterazioni dei ritmi cerebrali.
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Angotti, Giancarlo. "Fenomeni di interazione audio-visiva in soggetti sani e in soggetti autistici: analisi mediante rete neurale." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2014. http://amslaurea.unibo.it/7935/.
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Negli ultimi anni, studi scientifici hanno evidenziato come il nostro sistema nervoso abbia la capacità di combinare e integrare informazioni di diversa natura sensoriale. Una interazione ampiamente studiata è quella audiovisiva. Oggetto principale di questa tesi è un esempio di interazione audiovisiva, ovvero un fenomeno illusorio visivo indotto dal suono che prende il nome “sound-induced flash illusion”: quando una coppia flash+beep è preceduta o seguita - ad una distanza temporale detta Stimulus Onset Asynchorny (SOA) - da un secondo beep, i soggetti spesso riportano la percezione di aver visto due flash. Il fenomeno illusorio tende a svanire al crescere dell’SOA, e si definisce “finestra temporale d’integrazione” l’intervallo di valori di SOA all’interno del quale si verifica l’illusione. Il fenomeno illusorio è presente anche nei soggetti autistici; questi, rispetto ai soggetti sani, presentano una maggiore propensione nel riportare l’illusione e una finestra temporale d’integrazione di durata maggiore. Obiettivo di questo lavoro è stato approfondire questi fenomeni di interazione mediante l’utilizzo di un modello di rete neurale precedentemente sviluppato dal gruppo di Bioingegneria dell’Università di Bologna. Tale modello era in grado di simulare il fenomeno illusorio, ma presentava il limite di non considerare l’intera finestra temporale in cui tale fenomeno si verifica. Un’analisi di sensitività del modello ha individuato quali variazioni dei parametri potessero spiegare l’illusione in un ampio intervallo temporale e interpretare le differenze tra soggetti sani e soggetti autistici. I risultati delle simulazioni hanno evidenziato un soddisfacente accordo con i dati di letteratura. Le analisi svolte possono contribuire a chiarire i meccanismi alla base del fenomeno illusorio e della finestra temporale in cui esso ha luogo e a fare luce sulle possibili alterazioni nelle singole aree cerebrali e nella interazione tra esse che possono interpretare le differenze osservate nei soggetti autistici rispetto ai sani.