SigMate: A Comprehensive Automated Tool for Processing and Analysis of Extracellular Brain Signals Recorded by Neuronal Probes

Sommario 1.1 Motivazioni I segnali neurali registrati con sonde neurali invasive o non invasive richiedono un’elaborazione e un’analisi rigorosa per arrivare a comprendere l’attività generata dalla sottostante rete neurale in risposta a degli stimoli. Nel corso degli ultimi due decenni, il rapido sviluppo della microelettronica e della tecnologia del microelettrodo ha permesso agli scienziati di registrare contemporaneamente segnali provenienti da centinaia di neuroni usando numerosi canali. L’ottenimento di risultati significativi attraverso l’elaborazione e analisi di questa enorme quantità di dati registrati in condizioni sperimentali non ottimali rappresenta una grande sfida per le neuroscienze e la comunità della neuroingegneria. Anche se sono già disponibili singoli software per eseguire l’analisi, ad esempio, di un treno di spike, il sorting e rilevamento del picco dello spike, non sono però ancora stati sviluppati strumenti software che integrino tutti gli step necessari per il processing del segnale EEG, degli spike neurali, e il calcolo dei potenziali di campo (local field potential – LFPs). Pertanto, la comunità della neuroingegneria sente più che mai necessario lo sviluppo di un unico pacchetto software in grado di eseguire tutto il processing e l’analisi standard dei segnali neurali registrati. Questa tesi presenta come risultato finale un pacchetto software, “SigMate”, costruito integrando assieme vari moduli per permettere l’elaborazione e l’analisi di LFP e di segnali EEG per il brain-machine-interface (BMI), la simulazione di un singolo neurone, e la rilevazione, l’ordinamento e l’analisi di un treno di spike. 1.2 Scopi e Obiettivi Il pacchetto software SigMate è sviluppato allo scopo di essere completo, adattabile, robusto e open-source. Per raggiungere questi obiettivi sono stati integrati metodi già disponibili, presenti nella letteratura scientifica del settore e già affermati all’interno di essa, con altri metodi che sono stati sviluppati durante lo svolgimento della tesi. Le capacità di analisi di SigMate permettono di elaborare nello stesso ambiente segnali EEG, spikes, e calcolare LFP. In particolare: • Algoritmi adattabili e robusti: gli algoritmi per l’analisi di segnali neurali registrati usando sonde neurali multicanali devono essere: (i) adattabili per tener conto del numero sempre crescente di siti e canali di registrazione, e (ii), robusti ossia capaci di elaborare calcoli su grandi moli di dati, in modo accurato e veloce, quindi evitando lunghe attese al suo utilizzatore. • Performance: per verificare la performance, l’accuratezza dei risultati, e la giusta integrazione dei moduli, sono stati usati segnali neurali registrati dalla corteccia di topo (in particolare da quella parte sottile della corteccia somatosensoriale (SI) che corrisponde ad una mappatura uno-a-uno dei baffi del naso del ratto) usando tre metodi diversi: (i) con micropipette standard, (ii) con Electrolyte–Oxide–Semiconductor Field Effect Transistor (EOSFET) messi su chip, e (iii) con EOSFET impiantabili. • Open–source: il pacchetto software sarà distribuito come open-source attraverso una GNU–General Public License (GPL) e per questa ragione Matlab è stato selezionato come ambiente di sviluppo. L’utilizzatore è libero di operare proprie modifiche adattando il software alle proprie esigenze. 1.3 Overview della tesi La tesi è organizzata in 5 capitoli. Il primo capitolo contiene l’introduzione, il secondo fornisce gli elementi di base che servono alla comprensione dei vari problemi affrontati e presenta anche una review della letteratura. Il capitolo 3 descrive i metodi per il setup del sistema e l’acquisizione dei segnali. I capitoli 4 e 5 descrivono la ricerca sviluppata durante lo svolgimento della tesi, mentre il capitolo 6 contiene un sommario e un overview sui possibili sviluppi futuri di questo lavoro.