polito.it
Politecnico di Torino (logo)

Valutazione dei Network Cerebrali stimolati dalla TMS = Characterization of brain networks activated by TMS

Andrea Bolla

Valutazione dei Network Cerebrali stimolati dalla TMS = Characterization of brain networks activated by TMS.

Rel. Luca Mesin, Matteo Raggi, Giorgio Tonon. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2025

[img]
Preview
PDF (Tesi_di_laurea) - Tesi
Licenza: Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

Download (22MB) | Preview
Abstract:

Uno degli obiettivi fondamentali delle neuroscienze è comprendere i principi che regolano la comunicazione tra le regioni cerebrali e la loro organizzazione in reti funzionali. In questo contesto, la Stimolazione Magnetica Transcranica (TMS), combinata con l’elettroencefalografia (EEG), costituisce uno strumento efficace per l’analisi della connettività funzionale tra le diverse aree corticali. In questo lavoro è stata analizzata la risposta corticale a impulsi TMS con l’obiettivo di valutare i network cerebrali coinvolti, mediante metriche di connettività nel dominio delle frequenze e tecniche di ricostruzione nello spazio sorgente. Lo studio ha previsto un’ampia fase sperimentale svolta in collaborazione con l’azienda GEA Soluzioni S.r.l., comprendente la raccolta dei dati EEG-TMS necessari all’analisi. Durante questa fase è stata impiegata la strumentazione dell’azienda, tra cui il sistema di acquisizione ad alta densità eego di AntNeuro, uno stimolatore magnetico transcranico della famiglia MagPro e un sistema di neuronavigazione, al fine di garantire la riproducibilità e l’accuratezza delle stimolazioni. La successiva fase di elaborazione e analisi dei dati è stata condotta mediante l’utilizzo del linguaggio Python e della libreria MNE, strumenti che hanno permesso di implementare procedure personalizzate di pre-processing e calcolo della connettività. Inoltre, lo studio ha previsto un confronto tra la connettività indotta dalla stimolazione e quella osservata in condizioni di resting state, con l’obiettivo di individuare eventuali similarità o differenze nei pattern funzionali.

Relatori: Luca Mesin, Matteo Raggi, Giorgio Tonon
Anno accademico: 2025/26
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 105
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-21 - INGEGNERIA BIOMEDICA
Aziende collaboratrici: GEA soluzioni srl
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/38386
Modifica (riservato agli operatori) Modifica (riservato agli operatori)