Syllabus del corso
Area di apprendimento
MODELLI E TECNICHE DI VALUTAZIONE DEL FUNZIONAMENTO PSICOLOGICO
Obiettivi formativi
Conoscenza e comprensione
· Tecniche di acquisizione e di analisi di dati di neuroimmagine morfologica e funzionale
· Tecniche di meta-analisi di dati di neuroimmagine
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
· Capacità di disegnare esperimenti con tecniche di neuroimmagine morfologica o funzionale
· Capacità di analisi statistica di dati di neuroimmagine morfologica o funzionale e di interpretazione degli stessi
· Interpretazione di meta-analisi di dati di neuroimmagine
Contenuti sintetici
Gli studenti impareranno i principi di disegno sperimentale, raccolta e analisi di dati di neuroimmagine morfologica e funzionale con il fine di compiere inferenze sul rapporto mente e cervello. Verranno illustrate le tecniche di analisi di dati lesionali, di dati morfometrici e fMRI e i principali software di analisi (MRIcron, SPM, GingerAle, Clustering gerarchico). Verranno inoltre spiegati i principi delle meta-analisi di dati di neuroimmagine.
Programma esteso
LEZIONI FRONTALI
· Raccolta di dati CT, MRI e fMRI
· Le caratteristiche dei dati di neuroimmagine
· Le meta-analisi di dati di neuroimmagine
· I software principali per le analisi di dati di neuroimmagine:
Statistical Parametric Mapping per Voxel-based morphometry & fMRI
· Software per analisi di dati lesionali:
MRIcron & VLSM
· Software principali per meta-analisi: GingerAle e Clustering gerarchico.
LABORATORIO
· Applicazioni pratiche su dati dei software sopra citati.
· Analisi di dati lesionali
· Analisi di morfometria cerebrale
· Analisi di dati di attivazione fMRI
· Meta-analisi di dati fMRI
Prerequisiti
Una buona
conoscenza dei fondamenti delle neuroscienze cognitive.
Metodi didattici
Lezioni introduttive e esercitazioni con computer. Le esercitazioni saranno precedute da un inquadramento teorico della tecnica oggetto della lezione.
Nel periodo di emergenza Covid-19 le lezioni si svolgeranno in modalità mista: lezioni videoregistrate sincrone (per le lezioni teoriche) e parziale presenza in aula (per le lezioni pratiche).
Modalità di verifica dell'apprendimento
Esercizi al computer su analisi fatte in classe. Per esempio, allo studente potrà essere chiesto di analizzare ed interpretare i risultati di una analisi di primo livello dei dati fMRI di un singolo soggetto.
Testi di riferimento
Il docente fornirà
diapositive e articoli specialistici.
Learning area
PSYCHOLOGICAL FUNCTIONING: MODELS AND METHODS FOR ASSESSMENT
Learning objectives
Knowledge and understanding
· How to collect and analyze morphological and functional neuroimaging data
· Meta-analyses of neuroimaging data
Applying knowledge and understanding
·
Ability of designing experiments
using neuroimaging techniques
·
Ability to analyse morphological
and functional neuroimaging data
· Neuroimaging data interpretation
. Interpretation of meta-analyses based on neuroimaging data
Contents
Students will learn the experimental design principles, data collection and data-analyses of morphometric and functional MRI data with the goal of making inferences on the mind-brain relationship.
During the lab there will be an introduction to the principal software used in neuroimaging analysis, included those used for meta-analyses analisi (MRIcron, SPM, GingerAle, CluB).Detailed program
LECTURES
· Data collection of CT, MRI and fMRI data
· The digital structure of imaging data;
· Meta-analyses of coordinate based data.
· Main softwares for neuroimaging:
· Statistical Parametric Mapping for voxel-based morphometry and fMRI
· MRICron and VSLM in the analysis of acquired lesions.
· Main softwares for meta-analyses: GingerALE and hierarchical clustering.
LAB
· Guided introduction to the aforementioned software
· Analysis of lesion data
· Analysis of morphometric data
· Analysis of fMRI data
· Meta-analysis of fMRI data
Prerequisites
Teaching methods
Lectures, and practical exercises on the computer. The practical exercises with imaging data will be introduced with a lecture describing the theoretical foundations for the data analytical procedures
In the period of the Covid-19 emergency, lessons will take place in mixed modality: synchronous video-recorded lessons (for the lectures) and partial presence at the University (for the Lab).
Assessment methods
Textbooks and Reading Materials
The teacher will provide slides and technical articles.