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. Si raccomanda di aver frequentato il corso di Metodi Neurofunzionali in neuropsicologia e psicologia clinica del I° anno dello stesso corso di laurea magistrale
Metodi didattici
Lezioni introduttive e esercitazioni con computer. Le esercitazioni
saranno precedute da un inquadramento teorico della tecnica oggetto della
lezione.
L'attività didattica sarà erogata in presenza, salvo indicazioni diverse, nazionali e/o di Ateneo, dovute al protrarsi dell'emergenza COVID-19.
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.
Gli studenti/le studentesse Erasmus possono contattare il/la docente per concordare la possibilità di studiare su una bibliografia in lingua inglese e/o la possibilità di sostenere la prova in inglese
Testi di riferimento
Il docente fornirà diapositive e articoli specialistici.
Software necessario (lo studente deve installare questo software sul proprio computer portatile)
SPM12 (software per analisi di dati (f)MRI e PET/VBM): https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software
MATLAB (motore di calcolo per SPM12): https://it.mathworks.com/academia/tah-portal/universita-degli-studi-di-milano-bicocca-30566431.html
MRIcron (software per la visualizzazione di dati di neuroimmagine): https://www.nitrc.org/projects/mricron
GingerAle (software per meta-analisi): www.brainmap.org
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
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
Lessons will be held in presence, unless further COVID-19 related restrictions are imposed.
Assessment methods
Computer based exercise on neuroimaging data. For example, the student may be asked to perform and interpret the results of a first-level analysis of fMRI data of a single subject starting from the raw data.
Although this course is held in Italian, for Erasmus students, course material can also be available in English, and students can take the exam in English if they wish to do soTextbooks and Reading Materials
The teacher will provide slides and technical articles.
Software needed (the student should install this software on her/his portable computer from the University software repository for students):
SPM12 (software for (f)MRI and PET/VBM data analysis): https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software
MATLAB (software on which SPM12 operates): https://it.mathworks.com/academia/tah-portal/universita-degli-studi-di-milano-bicocca-30566431.html
MRIcron (neuroimaging data visualization software): https://www.nitrc.org/projects/mricron
GingerAle (software for meta-analysis): www.brainmap.org
Staff
-
Eraldo Paulesu