logo-polimi
Loading...
Risorse bibliografiche
Risorsa bibliografica obbligatoria
Risorsa bibliografica facoltativa
Scheda Riassuntiva
Anno Accademico 2014/2015
Scuola Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
Insegnamento 085829 - NEUROINGEGNERIA [C.I.]
  • 085828 - NEUROINGEGNERIA [2]
Docente Pedrocchi Alessandra Laura Giulia
Cfu 5.00 Tipo insegnamento Modulo Di Corso Strutturato

Corso di Studi Codice Piano di Studio preventivamente approvato Da (compreso) A (escluso) Insegnamento
Ing Ind - Inf (Mag.)(ord. 270) - MI (401) INGEGNERIA BIOMEDICA* AZZZZ085829 - NEUROINGEGNERIA [C.I.]
Ing Ind - Inf (Mag.)(ord. 270) - MI (471) BIOMEDICAL ENGINEERING - INGEGNERIA BIOMEDICA* AZZZZ085829 - NEUROINGEGNERIA [C.I.]

Programma dettagliato e risultati di apprendimento attesi

Obiettivi

Obiettivo del corso e’ la presentazione di metodologie e tecnologie proprie della neuroingegneria: includendo la progettazione di reti neurali artificiali, le basi di computational motor control, la progettazione di neuroprotesi per il recupero del controllo motorio in neuroriabilitazione e le tecnologie optoelettroniche per l’ interfaccia con colture neuronali in vitro.

Programma delle lezioni

Reti neurali artificiali

 
Reti non supervisionate e algoritmi di addestramento: winner takes all, Kohonen. 

Modelli di integrazione sensorimotoria e basi neurali per il controllo e l’ apprendimento motorio.

Modellistica dei sistemi di controllo e di integrazione sensori-motoria desunti dalla psicofisica, dalla biomeccanica e dalle neuroscienze computazionali. Basi neurali per il controllo motorio. Plasticita’ neurale a seguito di patologie cerebrali: approcci  nella neuroriabilitazione.

Neurorobotica e Stimolazione Elettrica Neuromuscolare

Neurorobotica: introduzione e strategie di controllo . Stimolazione Elettrica Funzionale: aspetti bioingegneristici e applicazioni in ambito neuromotorio. Controllori biomimetici per neuroprotesi. Problematiche di interfaccia e controllo e utilizzo di reti neurali per la Stimolazione Elettrica Funzionale. Applicazioni in riabilitazione.

Neuroingegneria in vitro

Cenni di Reti neuronali on chip: prospettive in biotecnologie. Rilevazione e stimolazione dell’attività di reti neuronali in vitro.

 

Programma delle esercitazioni

 

Esercitazioni numeriche frontali vengono proposte per aiutare alla comprensione delle reti neurali artificiali.

 

Attivita’ di laboratorio

 
Si prevedono attivita’ di laboratorio sperimentale in aula informatizzata, volto a introdurre alla progettazione di reti neurali attraverso il toolbox di Matlab Neural Networks.

Attivita’ sperimentali saranno svolte durante visite al laboratorio Neuroengineering and Medical Robotics Lab.(Near lab. Dip. Bioingegneria) e prevedono prove sperimentali di Stimolazione Elettrica Funzionale pilotata da PC, acquisizioni sperimentali di adattamento a condizioni ambientali e di acquisizioni dati colture neuronali in vitro.

Saranno organizzate visite a laboratori esterni presso realta’ cliniche e di ricerca.

Si organizzaranno seminari volti a approfondire alcune tematiche, coinvolgendo giovani ricercatori, bioingegneri e non.

 

Contents

 

Artificial neural networks

Non supervised artificial neural networks. Self organizing maps. Genetic algorithms.

Models for sensorimotor integration and neural basis of motor control. Motor learning, adaptation and re-learning after brain damage.

Models of motor control system and sensorimotor integration derived from psycophysics, movement biomechanics and computational neurosciences. Neural basis for motor control in humans. Motor re-learning after brain damage: neurorehabilitation issues.

Neurorobotics  and Functional Electrical Neuromuscular Stimulation

robotics in rehabilitation: introduction and control strategies. Functional Electrical Stimulation in neurorehabilitation: bioengineering issues. Biomimetic control systems for neuroprostheses. Interfacing and control, utilizing artificial neural networks for Functional Electrical Stimulation. Applications in rehabilitation.

Neuroengineering

Basic in neuroengineering. Neuron on chip: perspectives in biotechnology. Spike detection: algorithms and experimental studies.

 

Practical lectures

Classes of exercises on neural network design and training algorithms.

 

Laboratories

Lab classes will be done to introduce to the design and training of artificial neural networks using Matlab  toolbox Neural Networks.

Experiments will be carried out at Neuroengineering and Medical Robotics Lab. (Nearlab Dip. Bioingegneria)

Visits to external laboratories and clinical premises will be proposed. Talks focusing on specific contents given by young researchers (bioengineers and not) will be organized.


Note Sulla Modalità di valutazione

L'esame prevede una prova scritta e una prova orale.

L'orale puo' avvenire all'interno del corso durante il lavoro di gruppo discussion teaching, altrimenti uno degli articoli prooposti per il discussion teaching dovrà essere discusso durante un colloquio orale con il docente in appello di esame.

Per coloro che avessero un voto dello scritto della parte 1 e della parte 2 del corso integrato in media maggiore di 27, un orale sarà svolto congiuntamente dai due docenti.

 


Bibliografia
Risorsa bibliografica obbligatoriaferrigno, rigotti, pedrocchi, dispense di reti neurali BEEP
Risorsa bibliografica obbligatoriaA. Cappello, A. Cappozzo e P. E. di Prampero, Bioingegneria della postura e del movimento, Editore: patron, Anno edizione: 2003 BEEP
Note:

Capitolo: Stimolazione elettrica funzionale per il recupero motorio di: G. Ferrigno, M. Ferrarin, C. Frigo

Risorsa bibliografica obbligatoriaslide del corso con note BEEP
Risorsa bibliografica obbligatoriaapplicativi Matlab per laboratoio reti BEEP
Risorsa bibliografica obbligatoriaJ. Hertz, A. Krogh, R.G. Palmer, Introduction to the theory of neural computation, Editore: Addison Wesley, Anno edizione: 1991
Risorsa bibliografica obbligatoriaKandel and Schwartz, principle of neurosciences, Editore: mc graw hill BEEP
Note:

Ch 33-36-37-38-41-42-43

Risorsa bibliografica obbligatoriaseveral scientific journal papers on Beep

Mix Forme Didattiche
Tipo Forma Didattica Ore didattiche
lezione
31.0
esercitazione
0.0
laboratorio informatico
0.0
laboratorio sperimentale
28.0
progetto
0.0
laboratorio di progetto
0.0

Informazioni in lingua inglese a supporto dell'internazionalizzazione
Insegnamento erogato in lingua Italiano
Disponibilità di materiale didattico/slides in lingua inglese
Disponibilità di libri di testo/bibliografia in lingua inglese
Possibilità di sostenere l'esame in lingua inglese
Disponibilità di supporto didattico in lingua inglese
schedaincarico v. 1.6.4 / 1.6.4
Area Servizi ICT
10/07/2020