Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Algoritmi di machine learning e di riduzione della dimensionalità applicati allo studio dei circuiti parieto-frontali coinvolti nel Biological Motion |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Machine learning and dimensionality reduction alghoritms applied to the study of parieto-frontal circuits involved in Biological Motion |
| Campo principale della ricerca | Neurosciences |
| Sottocampo della ricerca | Neuroinformatics |
| Settore Concorsuale | 05 - Scienze biologiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | A partire dall'acquisizione di dati neurali derivanti da registrazioni elettrofisiologiche in primati non umani, verrà condotta un'analisi computazionale per individuare i pattern di attivazione riconducibili alle computazioni neurali di regioni corticali della corteccia parietale posteriore. Questa regione si è scoperta essere un nodo chiave nel controllo dei movimenti degli arti superiori, capacità essenziale per interagire con l'ambiente e dunque cruciale per l’indipendenza di pazienti che hanno perduto questa possibilità. Il circuito parieto-frontale mediale rappresenta una via fondamentale nel controllo/pianificazione degli atti motori in tutti i primati. L’Assegnista, una volta individuati i pattern, dovrà capire oltre alla loro funzionalità, le relazioni tra le varie computazioni, step necessario per la comprensione delle integrazioni sensoriali e quindi delle trasformazioni sensori-motorie che permettono di realizzare un movimento ottimale anche in contesti perturbati. |
| Descrizione sintetica in inglese | Starting from the acquisition of neural data obtained from electrophysiological recordings in non human primates, we plan a computational analysis focused on the identification of neural activity patterns from the cerebral regions located in the posterior parietal cortex. This region is a key node in the orchestration of biological motion, which is fundamental to interact with the environment and crucial for the autonomy of patients in which this possibility has been lost. The research fellow, once the computational patterns have been identified, will need to understand their functionality and the relationships between the various computations, a necessary step for understanding the sensory integrations and thus the sensorimotor transformations that allow us to achieve optimal movement also in perturbed contests. |
| Data del bando | 07/11/2022 |
| 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) |
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| 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 SCIENZE BIOMEDICHE E NEUROMOTORIE |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| sam.nonstrutturati@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 22/11/2022 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |