STUDIO DELL ATTIVITA CEREBRALE ATTRAVERSO LA SOLUZIONE DEL PROBLEMA INVERSO APPLICATA AD UN ACQUISIZIONE DI DATI EEG E FMRI

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Introduzione L’approccio moderno alla diagnostica prevede l’utilizzo di diverse modalità di acquisizione, sia di segnali che di immagini. L’integrazione delle informazioni provenienti dalle varie modalità utilizzate è un punto fondamentale che rivestirà in futuro un’importanza sempre maggiore. A questo proposito si è tentato di applicare questa integrazione di informazioni nell’ambito delle tecniche di indagine delle attività cerebrale. In particolare, l’elettroencefalografia (EEG) è una tecnica molto utile per lo studio dei segnali elettrici cerebrali e della connettività funzionale corticale. L’EEG registra l’attività dei generatori corticali orientati sia tangenzialmente che radialmente rispetto alla superficie dello scalpo, con un’alta risoluzione temporale (dell’ordine dei millisecondi). Il limite di questa tecnica è quello di avere una risoluzione spaziale bassa (dell’ordine dei 2-3 cm); inoltre la differente conducibilità elettrica del cervello, dello scalpo e della dura-mater fa sì che si abbia una distorsione della distribuzione di potenziale registrata sullo scalpo; diventa quindi problematica la localizzazione dei generatori corticali. Si deve, quindi, risolvere un problema elettromagnetico di tipo inverso che non ammette una soluzione unica, ma bensì un numero infinito di differenti configurazioni di sorgenti che possono spiegare una misura di campo elettrico. Perci&ograve per individuare le sorgenti neuronali si utilizzano delle ipotesi a priori in modo da ridurre lo spazio delle soluzioni (cioè l’insieme di tutte le possibili combinazioni). Una metodologia utilizzata è quella di determinare il numero delle sorgenti e la loro estensione; note queste informazioni si pu&ograve stimare la localizzazione e la ‘forza’ dei generatori con la tecnica della localizzazione dipolare (l’attività generata da un’area corticale viene descritta e modellizzata da un singolo dipolo equivalente). Quando la rete neuronale è supposta attiva, ad ogni dipolo equivalente (sorgente corticale) viene assegnato un valore della distribuzione di potenziale sullo scalpo (dati EEG), tramite una stima lineare inversa. Questo metodo richiede sia l’uso di dipoli equivalenti, come modello delle sorgenti, sia un modello realistico della testa, ricostruito dalle immagini di risonanza magnetica (MRI). Un approccio innovativo per la riduzione dello spazio delle soluzioni è l’utilizzo delle informazioni provenienti dalle misure di flusso sanguigno cerebrale; la tecnica, non invasiva, più utilizzata è la risonanza magnetica funzionale (fMRI-BOLD). L’integrazione dei dati provenienti dall’EEG e dalla fMRI è basata sul fatto che i cambiamenti dell’attività neuronale del cervello sono associati ai cambiamenti delle richieste energetiche: quanto maggiore è l’attività funzionale di un distretto cerebrale, tanto maggiore sarà il suo metabolismo e conseguentemente, le sue richieste energetiche. Quindi zone del cervello attivate presentano un incremento coordinato dell’attività elettrica regionale e del flusso sanguigno cerebrale.In questo modo si ottiene un’alta risoluzione temporale, dovuta all’EEG, e un’alta risoluzione spaziale dovuta alla fMRI (dell’ordine di millimetri). Comunemente, le acquisizioni EEG e fMRI vengono effettuate in tempi disgiunti. Di recente, si sono rese disponibili tecnologie integrative che consentono di utilizzare un dispositivo di acquisizione EEG all’interno di uno scanner MRI effettuando le due acquisizioni in modo contemporaneo. Questo approccio è di grande interesse, soprattutto dal punto di vista diagnostico; infatti con la fusione di queste due tecniche si possono ridurre i tempi di acquisizione e il disagio emotivo del paziente, ottenendo al contempo un elevato numero di informazioni. In questo lavoro di tesi è stata sviluppata una metodologia per l’analisi di dati EEG e fMRI ottenuti in modo simultaneo durante l’esecuzione di un compito da parte del soggetto. I dati EEG e fMRI vengono integrati, utilizzando le informazioni fMRI come vincoli a priori, in modo da ottenere una stima delle sorgenti attivate durante il task misurato, attraverso la soluzione del problema elettromagnetico inverso. Come modello elettromagnetico è stato utilizzato un modello standard semplificato che tiene conto delle proprietà geometriche e fisiche della testa. I dati fMRI sono stati elaborati attraverso lo strumento AFNI per individuare le zone di attivazione cerebrale. E’ stato poi sviluppato uno strumento software in ambiente MATLAB per la soluzione del problema inverso inserendo le condizioni a priori fornite dai dati fMRI. Dal punto di vista sperimentale, è stata effettuata una misura di EEG (utilizzando un EEG compatibile: Mizard portatile della EB-Neuro) durante una sessione di fMRI (Signa Horizon 1.5 T della General Electric). I dati ottenuti sono stati elaborati con la metodologia prima descritta. Il presente lavoro è organizzato in sei capitoli. Nel primo capitolo sono stati illustrati gli aspetti anatomici del sistema nervoso centrale e la generazione dei segnali biolettrici. E’ stato, inoltre, descritto il funzionamento di un elettroencefalografo digitale commerciale in tutte le sue parti (sistema di filtraggio, sistema di amplificazione, sezione di campionamento e conversione analogica/digitale, sezione d’interfaccia per permettere al computer di gestire gli amplificatori, sezione di visualizzazione a schermo dei tracciati). Nel secondo capitolo viene studiato il problema inverso come strumento per determinare la localizzazione delle sorgenti neuronali. Sono stati illustrati la soluzione generale del problema inverso e gli algoritmi di risoluzione particolari, (minimum-norm, weighted minimum-norm, LORETA, Backus-Gilbert, WROP, Bayes, soluzione basata sulle media, BESA, MUSIC/R-MUSIC) che permettono di determinare posizione, orientamento e intensità delle sorgenti, minimizzando lo scarto tra la distribuzione di potenziale ottenuta dal modello e quella effettivamente generata dallo scalpo. Una volta ottenuta una soluzione si è studiato la qualità della soluzione valutando alcuni parametri (DLE, Sdis, SI). Nel terzo capitolo viene descritto il principio fisico su cui si basa il segnale fMRI, con particolare interesse alla tecnica BOLD. In seguito sono state studiate le tecniche di registrazione dei dati e i principali metodi di generazione delle immagini funzionali. Nel quarto capitolo si definisce un modello della testa e delle sorgenti ottenuto partendo dalle immagini di MRI anatomiche. Successivamente si integrano i dati di EEG e fMRI per ottenere una stima delle sorgenti attivate. Nel quinto capitolo vengono descritte le condizioni sperimentali: stimolazione realizzata con Presentation; EEG recording; fMRI scanning e lo spazio delle soluzione e delle misure. Infine nel sesto capitolo sono presentati i risultati ottenuti in seguito all’analisi dei segnali EEG (filtraggio e analisi in frequenza), elaborazione delle immagini fMRI e le immagini ottenute dall’integrazione dei dati. Inoltre sono presenti due appendici che riportano nell’ordine una descrizione sulle tecniche di miglioramento della risoluzione spaziale dell’EEG, e un approfondimento sui metodi statistici di elaborazione delle immagini fMRI.