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Sistemi complessi per le neuroscienze

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complex system in neuroscience

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Anno accademico 2022/2023

Codice attività didattica
FIS0146
Docente
Prof. Tommaso Brischetto Costa (Titolare del corso)
Corso di studio
Laurea Magistrale Interateneo in Fisica dei sistemi complessi
Anno
1° anno
Periodo
Secondo Semestre
Tipologia
C=Affine o integrativo
Crediti/Valenza
6
SSD attività didattica
FIS/07 - fisica applicata (a beni culturali, ambientali, biologia e medicina)
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Facoltativa
Tipologia esame
Orale
Prerequisiti
per seguire le lezioni del corso non è richiesto nessuno prerequisito particolare se non i corsi di analisi seguiti dallo studente nei primi anni
Propedeutico a
nessuan propedeuticità
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

  •  

Al termine dell'attività formativa, lo studente sarà in grado di:

  • Conoscere e descrivere i diversi livelli di analisi del cervello con le corrette metodologie ed equazioni
  • Conoscere le diverse tecniche di registrazione dell’attività cerebrale
  • Conoscere le diverse tecniche statistiche adeguate alla descrizione dei fenomeni cerebrali


At the end of the training activity, the student will be able to:

  • Know and describe the different levels of brain analysis with the correct methodologies and equations
  • Know the different techniques for recording brain activity
  • Know the different statistical techniques suitable for the description of brain phenomena
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Risultati dell'apprendimento attesi

 


Lo studente sarà in grado di affrontare le diverse tematiche riguardanti le neuroscienze teoriche in maniera appropriata e sarà in grado di affrontare e svolgere ricerche in questo campo

 

The student will be able to deal with the different issues concerning theoretical neuroscience in an appropriate manner and will be able to face and carry out research in this field

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Programma

 

Scopo del corso è quello di introdurre i concetti fondamentali dei modelli usati nello studio dei principi e meccanismi che guidano lo sviluppo, l'organizzazione, il processamento dell'informazione e le abilità mentali del sistema nervoso centrale.

In particolare affronteremo i diversi livelli di descrizione possibili del sistema nervoso: micro-scala, meso-scala e macro-scala.

A livello di micro-scala verra descritto il neurone, le sue caratteristiche e le caratteristiche e proprietà del modello di risposta sinaptica e come tutto questo possa essere descritto da una elegante equazione introdotta da Hodgkin e Huxley. Inoltre si svilupperanno modelli semplificati del neurone come l'Integrate and Fire (IF) e verrà sviluppato il modello di rumore che può essere incorporato nel modello deterministico per modellare la risposta neurale. Infine verranno introdotti modelli che descrivono il comportamento collettivo di gruppi neuronali.

A livello di meso-scala verranno sviluppati modelli di semplici network che descrivono l'organizzazione corticale del sistema nervoso e i problemi di codifica e decodifica del segnale.

A livello di macro-scala utilizzando i modelli descritti nei livelli di micro e meso scala verranno indagate le relazioni tra struttura e funzioni del cervello e di come costruire modelli esplicativi delle varie funzioni cognitive e le patologie del sistema nervoso e come confrontarli con i dati sperimentali. Inoltre verrà affrontata la descrizione dinamica dell'attività cerebrale a macro-scala.


The aim of the course is to introduce the fundamental concepts of the models used in the study of the principles and mechanisms that guide the development, organization, information processing and mental skills of the central nervous system. In particular we will deal with the different levels of possible description of the nervous system: micro-scale, meso-scale and macro-scale. At the micro-scale level we will describe the neuron, its characteristics and the characteristics and properties of the synaptic response model and how all this can be described by an elegant equation introduced by Hodgkin and Huxley. Furthermore, simplified neuron models such as Integrate and Fire (IF) will be developed and the noise model that can be incorporated into the deterministic model to model the neural response will be developed. Finally, models describing the collective behavior of neuronal groups will be introduced. At the meso-scale level models of simple networks will be developed that describe the cortical organization of the nervous system and the problems of signal encoding and decoding. At the macro-scale level, using the models described in the micro and meso scale levels, the relationships between structure and functions of the brain will be investigated and how to build explanatory models of the various cognitive functions and pathologies of the nervous system and how to compare them with experimental data. . In addition, the dynamic description of macro-scale brain activity will be addressed.

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Modalità di insegnamento

La modalità di insegnamento è di tipo lezioni in presenza in aula che verranno svolte secondo il calendario stabilito

 


The teaching method is based on face-to-face lessons in the classroom that will be carried out according to the established schedule

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Modalità di verifica dell'apprendimento

 


La modalità di verifica dell'apprendimento verrà fatto sulla base degli argomenti svolti a lezione attraveso una verifica di tipo orale


The learning assessment method will be done on the basis of the topics covered in class through an oral test

Testi consigliati e bibliografia

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Non ci sono libri di testo. I testi saranno articoli, consigli bibliografici e appunti forniti durante lo svolgimento del corso

 


There are no textbooks. The texts will be articles, bibliographical advice and notes provided during the course



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Orario lezioniV

GiorniOreAula
Mercoledì11:00 - 13:00Aula D Dipartimento di Fisica
Giovedì14:00 - 16:00Aula D Dipartimento di Fisica

Lezioni: dal 02/03/2022 al 19/05/2022

Registrazione
  • Aperta
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    Ultimo aggiornamento: 22/09/2022 17:59
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