JP2015 - Modellazione della microstruttura cerebrale per applicazioni TMS

Data inizio
1 luglio 2016
Durata (mesi) 
24
Dipartimenti
Informatica
Responsabili (o referenti locali)
Menegaz Gloria
Parole chiave
JOINT PROJECT, DIFFUSION MRI, HIGH ANGULAR RESOLUTION DIFFUSION IMAGING, TMS, MICROSTRUCTURE, EEG, NEURONAL AXONS’ORIENTATION , VIDEO-­‐EEG

OBIETTIVI
L’obbiettivo del progetto consiste nella definizione di un nuovo modello analitico per la ricostruzione del segnale ottenuto mediante risonanza magnetica pesata in diffusione (dMRI) che consenta da un lato di derivare nuovi descrittori microstrutturali del tessuto cerebrale e dall’altro di migliorare la modellazione della distribuzione del campo elettromagnetico (EM) generato dalla stimolazione magnetica transcranica (TMS).

PROCEDIMENTO
La modellazione realistica degli effetti della TMS nei tessuti cerebrali implica l’utilizzo di informazioni relative alla microstruttura al fine della corretta rappresentazione del mezzo nel quale il campo EM si diffonde, che è ben lontano dall’essere omogeneo e isotropo. In particolare, l’anisotropia è un parametro molto importante perché contribuisce a determinare le proprietà di conduttività e permettività del mezzo. Per questo la corretta identificazione dei parametri microstrutturali, e quindi l’accurata modellazione del segnale dMRI, sono elementi imprescindibili per la modellazione del campo elettromagnetico.
La possibilità di utilizzare tali modelli nell’applicazione della TMS in ambito clinico implica la validazione degli stessi. Questo è peraltro un problema, allo stato dell’arte, tanto noto quanto complesso.
BrAnch si prefigge da un lato di proporre un modello di ricostruzione del segnale dMRI che porti ad un significativo avanzamento rispetto allo stato dell’arte nell’accuratezza della descrizione delle caratteristiche microstrutturali e dall’altro di valutarne l’impatto nella modellazione del campo EM generato dalla TMS usando la performance ottenuta con il modello tensoriale (DTI) come riferimento. La validazione avverrà mediante due esperimenti ad-hoc che sfruttano canali diversi e segnali acquisiti in multi-modalità. Il progetto si appoggia sulla strumentazione disponibile al NAVLab ossia in sistema di neuronavigazione e stimolazione (NSS) ed il sistema Video-EEG acquisiti grazie a precedenti progetti in collaborazione con EBNeuro.

MAIN PARTNER

Department of Medicine, Surgery and Health Sciences, Clinical Neurology Unit, Cattinara University Hospital, Trieste, Italy

Enti finanziatori:

EB Neuro SpA
Finanziamento: assegnato e gestito dal Dipartimento

Partecipanti al progetto

Gloria Menegaz
Professore ordinario
Aree di ricerca coinvolte dal progetto
Bioinformatica e informatica medica
Life and medical sciences
Sistemi intelligenti
Machine learning

Attività

Strutture