11.2022 - 02.2026

Modelli interpretabili di connettività cerebrale per la medicina personalizzata

Questa linea di ricerca, nata nello Spoke 2 dalla sinergia tra WP3 e WP4, integra approcci di neuroimaging, neurostimolazione e intelligenza artificiale (IA) per lo studio delle dinamiche cerebrali in condizioni fisiologiche e patologiche. L’analisi della connettività funzionale da risonanza magnetica funzionale a riposo (rs-fMRI) viene utilizzata per modellare le riserve cognitive e cerebrali e migliorare la classificazione di patologie neurodegenerative, attraverso modelli e tecniche spiegabili (XAI). Inoltre, è stata sviluppata una pipeline per l’analisi della connettività celebrale dinamica su scalpo e in sorgente generata da EEG, integrando modelli distribuiti di corrente e dati MRI, con l’obiettivo di caratterizzare le differenze emisferiche in seguito a stimolazione magnetica transcranica nelle aree occipitali. Infine, modelli di connettività funzionale e IA sono stati sviluppati per estrarre i correlati neuronali legati alla consapevolezza visiva in studi EEG.


Possibili Applicazioni: Le metodologie sviluppate consentono applicazioni in ambito clinico e computazionale. Tra queste: la diagnosi precoce della malattia di Parkinson attraverso l’identificazione di pattern funzionali cerebrali, il monitoraggio dell’evoluzione della patologia mediante analisi longitudinale e la definizione di biomarcatori interpretabili. L’integrazione di tecniche XAI garantisce trasparenza e tracciabilità nei processi decisionali. Altre applicazioni riguardano lo studio dei network visivi e l’estrazione di correlati neuronali di consapevolezza, in particolare per valutare pazienti con ridotte capacità di riportare la loro percezione. 

Settori Scientifico Disciplinari

IBIO-01/A  Bioengineering

Spoke 2 : Neural Plasticity and Connectivity