20810013 - NEURAL ENGINEERING

Acquisire le conoscenze specifiche di teorie, metodi e tecnologie per la comprensione e l'analisi delle funzionalità del sistema nervoso umano. In particolare, il corso fornisce esempi applicativi nell’ambito del recupero e assistenza in disabilità, come le interfacce cervello-computer (brain computer interface, bci) e le neuroprotesi.
scheda docente | materiale didattico

Programma

Parte I: modelli elettrici del neurone

Introduzione alla neuroingegneria

Modelli passivi delle cellule eccitabili

Modelli attivi: Hodgkin-Huxley


Parte II: neural signal processing

Modelli matematici di spiking activity

Algoritmi di spike detection

Algoritmi di spike sorting

Implementazione pratica in Python


Parte III: controllo motorio

Cenni di teorie di controllo motorio

Controllo motorio modulare

Sinergie muscolari

Implementazione pratica in Python

Testi Adottati

Horch, K. W., & Dhillon, G. S. (Eds.). (2004). Neuroprosthetics: theory and practice (Vol. 2). World Scientific.

He, B. (Ed.). (2007). Neural engineering. Springer Science & Business Media.

Aurelien Geron (2019). Hands on Machine Learning. O’Reilly

Modalità Valutazione

Prova pratica (3 ore) Colloquio orale