Presentazione di PowerPoint - Università degli Studi di Trieste

Università degli Studi di Trieste
Dipartimento di Elettrotecnica, Elettronica e Informatica
Gruppo di Bioingegneria ed ICT
Paolo Inchingolo (responsabile), Federica Vatta, Paolo Bruno, Stefano Mininel,
Andrea Collaone, Alberto Magrofuoco
Attività di ricerca:
Studio e sviluppo di strumenti avanzati per la
mappatura realistica 3D di attività elettrica cerebrale
basati su integrazione multimodale di
metodiche di neuroimaging di risonanza magnetica
con dati neurofisiologici
15 Giugno 2005
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Studio della funzionalità cerebrale
 Tecnologia ideale: alta risoluzione spazio-temporale
 Stato dell’arte:
 alta risoluzione temporale: solo esami funzionali (EEG, ECG)
 alta risoluzione spaziale: solo esami strutturali (TAC,
Risonanza Magnetica)
 Tecniche di neuroimaging funzionale (PET, fMRI): modesta
risoluzione spaziale e ridotta risoluzione temporale
 L’alta risoluzione spazio-temporale è ottenibile solo combinando
diverse metodiche strutturali e funzionali
Complementarità tra tecniche elettrofisiologiche e neuroimaging
strutturale per ricostruire e visualizzare l’attività del cervello “in
vivo”
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Integrazione multimodale
+
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Mappatura funzionale da dati EEG
Mappatura
funzionale
Dati EEG
• Modello sorgente
• Modello testa
Problema Bioelettrico Inverso
Stima dei parametri della
sorgente ottenuta dai dati EEG
misurati
Problema Bioelettrico Diretto
Calcolare i dati EEG generati da
una sorgente di corrente in una
posizione nota nel cervello
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Elaborazione dei dati (1):
Segmentazione/Registrazione
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Elaborazione dei dati (1):
Segmentazione/Registrazione
MR
TC
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Registrazione
Segmentazione
Classificazione
Slicer 3D (MIT),
algoritmi
semi-automatici
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Modello
(NxNxM)
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MR
Elaborazione dei dati (2): FDM e soluzione
problema diretto
TC
Modello
Segm/
Registr
Modello conduttivo
Modello
(NxNxM)
FDM:
Preparazione
sistema
lineare
(librerie Diffpack
PETSC)
Caratterizzazione
elettrica
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dei
tessuti
Scripts
config.
Sistema
Lineare
(NxNxM
incognite
Es. 128^3 =
2*10^6)
Soluzione
SL: SSOR
(librerie Diffpack
e PETSC)
Matrice
del
potenziale
elettrico
Φ
(NxNxM)
Parametri sorgente
(es. Posizione e
intensità dipolo)
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Elaborazione dei dati (3): Visualizzazione ed
esportazione risultati
MR
TC
Model
Segm/
Registr
FDM
L.S.
SSOR
Φ
field
Visualizzazione
Matrice Φ
potenziale
Data
integration
Pipeline
grafiche
(VTK)
Modello
Save/
export
tools
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Tools analisi
quantitative
(PV-WAVE,
MS Excel, MatLab)
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Elaborazione dei dati (4): Veduta d’insieme
MR
TC
Model
Segm/
Registr
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Vis.
FDM
L.S.
SSOR
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Φ
field
VTK
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Pipeline grafiche (1)
 Ricostruzione superfici
scalpo e corteccia: colori
evidenzianti I valori del
potenziale elettrico sulla
superficie.
 Mappe colori di tipo
“rainbow”.
 Superfici calcolate come
isosuperfici partendo
dall’input del volume dei
dati dei tessuti segmentati
(modelli poligonali).
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Pipeline grafiche (2)
 Linee di corrente
calcolate nel campo del
potenziale
 Superfici semitrasparenti
scalpo e corteccia per
fornire il contesto
spaziale
 Esempio di elaborazione
di dati funzionali per
arrivare ad una miglior
comprensione degli stessi
 Output stereografico
particolarmente utile in
scene 3D complesse
come le linee di corrente
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