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Riconoscimento dei volti nelle prime ore di vita: uno studio con s-LORETA

Analisi delle sorgenti con sLORETA

Le sorgenti cerebrali, che descrivono le sorgenti neurali dei potenziali misurati, sono state stimate con il software Geosource (versione 2.0, EGI, Eugene, OR, USA).
I segnali EEG sono prodotti dai potenziali post-sinaptici eccitatori (PPSE) o inibitori (PPSI) dei neuroni morfologicamente disposti in strati sistemici organizzati, i cui dendriti apicali sono orientati perpendicolarmente alla superficie corticale (es. le cellule piramidali e le colonne cellulari delle aree della corteccia visiva). A questo flusso di corrente perpendicolare al dendrite apicale si accompagna la generazione di un campo magnetico ortogonale al flusso di corrente.

Nel loro insieme, queste attivazioni costituiscono i campi di potenziale elettromagnetici o dipoli elettromagnetici. Pascual-Marqui, Michel e Laham nel 1994, pubblicarono un nuovo metodo per localizzare l’attività elettrica del cervello basato sui potenziali dello scalpo della registrazione EEG multicanale. Questo metodo risolve ciò che è chiamato il problema inverso: converte le misure in informazioni circa un oggetto fisico o un sistema osservato. Questa tecnica rivoluzionaria fu chiamata LORETA che sta per “ tomografia elettromagnetica cerebrale a bassa risoluzione” ed è una tecnica di neuro immagine basata sull’EEG.

La forma generale del problema inverso è la seguente: ci sono NE misure istantanee extracraniche. Inoltre nel cervello ci sono Nv voxel. I voxel sono ottenuti suddividendo uniformemente lo spazio di risoluzione. Ad ogni voxel corrisponde una sorgente puntiforme, che può essere un vettore con tre componenti sconosciute (i tre momenti dipolo), oppure uno scalare, con ampiezza del dipolo sconosciuta e orientamento noto.

sLORETA svolge la localizzazione delle sorgenti in 2394 voxel di materia grigia corticale ciascuno misurante 7 mm3 e l’inferenza della localizzazione su valori standard delle stime della densità di corrente.

La localizzazione delle sorgenti fu derivata dalla mappa probabilistica della media MNI305 che sta per media eseguita sul cervello di 305 soggetti effettuata al “Montreal neurological institute”. Le etichette anatomiche delle diverse sorgenti sono state stimate attraverso l’uso di un noto atlante anatomico del cervello (Talairach e Tournoux, 1988).

Un grande vantaggio di questa tecnica è che non è ristretta ad un certo numero di elettrodi o di localizzazioni degli elettrodi, e dunque si autoadatta a quasi ogni impostazione degli elettrodi e strumento di misura elettroencefalografico. Per la condizione sperimentale (volto conosciuto vs volto nuovo) è stata ottenuta la media intensità di attivazione per ogni area di Broadman.

Questo brano è tratto dalla tesi:

Riconoscimento dei volti nelle prime ore di vita: uno studio con s-LORETA

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Informazioni tesi

  Autore: Angela Guadagno
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2013-14
  Università: Università degli Studi di Roma La Sapienza
  Facoltà: Psicologia
  Corso: Psicologia
  Relatore: Carlo Lai
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 67

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Parole chiave

neonato
eeg
infant research
aree cerebrali
riconoscimento dei volti
s-loreta

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