Finalità
Purpose

Gli ultimi decenni hanno evidenziato come il funzionamento del cervello nelle sue dinamiche dalle micro- alle macro-scale possa essere descritto come un network. Per fare questo è necessario studiare la comunicazione tra le regioni cerebrali, quello che viene definito come “connettività funzionale”. La connettività funzionale può incapsulare in un dato momento le relazioni intrinseche tra zone cerebrali, o il loro cambiamento relativo ad uno specifico evento. Tuttavia la caratteristica del cervello è la sua dinamicità e tecniche più avanzate di connettività funzionale ci permettono di catturare e spiegare meglio la natura oscillatoria del funzionamento cerebrale. In questo corso utilizzeremo insieme un toolbox gratuita di MATLAB ovvero Brainstorm, per comprendere le varie misure statiche e dinamiche di connettività. In fine, apprenderemo i fondamenti dello studio di un network.

The last few decades have shown how the functioning of the brain in its dynamics from micro- to macro-scale can be described as a network. To do this, it is necessary to study the communication between brain regions, what is referred to as "functional connectivity." Functional connectivity can encapsulate at any given time the intrinsic relationships between brain areas, or their change relative to a specific event. However, the hallmark of the brain is its dynamism, and more advanced techniques of functional connectivity allow us to better capture and explain the oscillatory nature of brain functioning. In this course we will use together a free MATLAB toolbox namely Brainstorm, to understand the various static and dynamic measures of connectivity. Finally, we will learn the fundamentals of studying a network.

Software utilizzato
Software used

Durante il corso utilizzeremo un tool-box gratuito chiamato Brainstorm. È possibile scaricarlo gratuitamente al seguente sito: https://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Introduction

Per scaricarlo, premere il tasto Download nella parte in alto a sinistra nella pagina indicata. Vi verrà chiesto di creare il vostro account. Create il vostro account e scaricate il pacchetto 'source+binary'. L'istallazione del pacchetto sarà fatta insieme all'inizio del corso.

IMPORTANTE: È possibile utilizzare Brainstorm solo dopo aver scaricato Matlab. L'università mette a disposizione licenze gratuite di Matlab per gli studenti. La procedura di installazione è semplice e necessita solo della creazione di un account su Mathworks. Per creare il vostro account Mathworks e scaricare Matlab sul vostro computer, vi basta seguire le istruzioni al seguente sito https://asit.unipd.it/servizi/contratti-software-licenze/matlab

During the course we will be using a free tool-box called Brainstorm. You can download it for free at the following site: https://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Introduction

To download it, press the Download button at the top left part of the indicated page. You will be asked to create your account. Create your account and download the 'source+binary' package. The installation of the package will be done together at the beginning of the course.

IMPORTANT: You can use Brainstorm only after downloading Matlab. The installation process is simple and only requires creating an account on Mathworks. To create your Mathworks account and download Matlab to your computer, simply follow the instructions at the following site: https://asit.unipd.it/servizi/contratti-software-licenze/matlab

Programma del corso

L’obiettivo del corso è rendervi autonomi nella conduzione di analisi di connettività su dati EEG in condizioni di resting state o task. Il corso verrà strutturato nel seguente modo:

- Brainstorm: guida all’installazione del programma e panoramica generale del software e dell'interfaccia grafica

- Fondamenti teorici analisi oscillatoria segnale EEG: Trasformata di Fourier, estrazione della fase di un segnale

- Connettività funzionale statica: studio delle principali misure di connettività funzionale

- Connettività dinamica: studio dei cambiamenti dinamici delle misure di connettività

- Analisi di un network: comprensione delle misure base che descrivono l’organizzazione di un network

- Introduzione ai sistemi dinamici applicati all’attività cerebrale

- Pratica: la maggior parte del tempo verrà dedicato a sessioni pratiche, sia con interfaccia grafica che tramite codice (quest'ultimo a seconda del tempo disponibile), riprendendo i concetti trattati nelle sessioni teoriche

Prova finale: Escuzione pratica di analisi di connettività su dataset EEG.

Course program

The objective of the course is to make you autonomous in conducting connectivity analysis on EEG data under resting state or task conditions. The course will be structured as follows:

- Brainstorm: program installation guide and general overview of the software and GUI

- Theoretical fundamentals oscillatory EEG signal analysis: Fourier transform, phase extraction of a signal

- Static functional connectivity: study of the main measures of functional connectivity

- Dynamic connectivity: study of dynamic changes in connectivity measures

- Network analysis: understanding the basic measures describing the organization of a network

- Introduction to dynamical systems as applied to brain activity

- Practical: most of the time will be devoted to hands-on sessions, either with a graphical interface or via code (the latter depending on available time), taking up the concepts covered in the theoretical sessions

Final paper: Practical excision of connectivity analysis on EEG dataset.

Prerequisiti/Prerequisites: È preferibile (ma non necessario) avere una conoscenza base del segnale EEG/It is preferable (but not necessary) to have a basic knowledge of the EEG signal

Durata del corso/Duration of the course: 20 ore/hours

Aule di svolgimento delle lezioni/Classrooms for lessons: Aula CARS (Piano Terra, Psico1)

Possibilità di erogare il corso in inglese/Possibility of delivering the course in English: Si/Yes

Numero massimo partecipanti/Maximum number of participants: 10

Conduttore/Conductor: Gian Marco Duma

gianmarco.duma@lanostrafamiglia.it

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