Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Analisi del segnale elettroencefalografico (EEG) in resting state e in compiti cognitivi e motori, mediante stima della connettività cerebrale e applicazione di tecniche di deep learning |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Analysis of electroencephalographic signals (EEG) in resting state and in cognitive and motor tasks, via estimation of brain connectivity and application of deep learning techniques |
| 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 si propone di analizzare i segnali EEG, acquisiti in resting state e durante task, mediante tecniche di stima della connettività cerebrale, per caratterizzare la comunicazione tra regioni e indagare le alterazioni della connettività in disturbi neurologici. La causalità di Granger, univariata e bivariata, sarà principalmente utilizzata per la stima della connettività cerebrale, ma verranno testate anche altre tecniche. Inoltre, i segnali EEG verranno analizzati tramite tecniche di Intelligenza Artificiale, in particolare approcci di deep learning basati su reti neurali multistrato. Questi approcci verranno utilizzati per inferire variabili specifiche dall'EEG (ad es. stato attentivo o motorio o scala clinica di un disturbo); quindi, tecniche di interpretazione verranno applicate alle feature apprese dalle reti, al fine di far luce sui meccanismi neurali associati alla variabile decodificata. Questo progetto fa parte del progetto PNRR MNESYS. |
| Descrizione sintetica in inglese | This project aims to analyze EEG signals, acquired in resting state and/or during tasks, using techniques that estimate brain connectivity, in order to characterize how communication among brain regions organizes to accomplish specific tasks and to investigate connectivity alterations in neurological disorders. Granger Causality, univariate and bivariate, will be mainly used for brain connectivity estimation, but also other techniques will be tested. Moreover, EEG signals will be analyzed via Artificial Intelligence techniques, in particular deep learning approaches based on multi-layer neural networks. These approaches will be used to infer specific variables from the EEG (e.g., attentional or motor state or clinical scale of a disorder); interpretation techniques will then be applied to the features learned by the neural networks, in order to shed light on brain organization and neural mechanisms associated with the decoded variable. This project is part of NRRP MNESYS Project. |
| Data del bando | 30/07/2024 |
| 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 INGEGNERIA DELL'ENERGIA ELETTRICA E DELL'INFORMAZIONE "GUGLIELMO MARCONI" |
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| 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 |
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| Data di scadenza del bando | 30/08/2024 - alle ore 23:59 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |