Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Approcci di deep learning applicati alla decodifica e analisi di segnali neurali |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Application of deep learning approaches to decoding and analysis of neural signals |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Biomedical engineering |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Il progetto di ricerca si propone di applicare approcci di deep learning per decodificare l’output comportamentale (ad es. risposta motoria), lo stato cognitivo o percettivo, a partire da segnali neurali acquisiti durante specifici task (task di reaching-grasping in contesti dinamici; task di percezione di stimoli). Tali approcci verranno applicati a segnali neurali acquisiti sia in modo invasivo con elettrodi intracerebrali (su primati non umani) sia in modo non invasivo con elettrodi sullo scalpo (segnale elettroencefalografico) su soggetti umani. L’obiettivo è contribuire a fare luce sulle funzioni neurali coinvolte in tali task, e sulle relazioni tra attività neurali e variabili esterne/comportamentali, per incrementare le conoscenze di base e utilizzarle in prospettiva per lo sviluppo di BCI e neuroprotesi. Verranno analizzate diverse architetture di deep learning, strategie di training, e tecniche di interpretazione delle feature apprese dalle reti di deep learning. |
| Descrizione sintetica in inglese | The research project aims to develop and apply deep learning approaches to decode behavioral outputs (e.g. motor responses), cognitive or perceptive states, starting from neural signals acquired during specific tasks (reaching-grasping tasks in dynamic environment; stimuli perception tasks). The approaches will be applied to neural signals acquired both invasively via intracerebral electrodes (in non-human primates) and non-invasively via scalp electrodes (electroencephalographic signal) in human subjects. The aim is to help shed light on the neural functions involved in these tasks and on the relationships between neural activities and external/behavioral variables, in order to increase basic knowledge and in perspective to translate this knowledge into neuroprosthesis and BCI applications. The activity will involve the analysis of different deep learning architectures, training strategies, and interpretation techniques of the features learned by the deep learning networks. |
| Data del bando | 07/12/2021 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'ENERGIA ELETTRICA E DELL'INFORMAZIONE "GUGLIELMO MARCONI" |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| barbara.diplacido@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 11/01/2022 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |