Supervisor: Alessandra Bertoldo
Co-supervisor: Simone Cauzzo
Co-supervisor Department/Company: Dipartimento di Neuroscienze
Creation Date: 25/02/2026 14:23
Lo studente esplorerà tre diverse tecniche di scomposizione di mappe parametriche derivate da fMRI (principal component analysis, independent component analysis, non-negative matrix factorization), valutandone le differenze in termini di pattern spaziali delle mappe estratte e correlazione con parametri clinici. L’applicazione sarà duale, a mappe di fractional amplitude of low frequency oscillations (fALFF) e a matrici di connettività funzionale, valutando l’adattabilità delle tecniche nei due casi.
Profilo richiesto: Interesse per il neuroimaging, capacità di utilizzare software su Linux (quindi preferibile una minima conoscenza dell'uso del terminale), conoscenze statistiche più avanzate (indipendenza e ortogonalità, PCA)
Dataset type: Already acquired data
Dataset description: Matrici di connettività e valori di fALFF derivati da fMRI acquisita su 52 pazienti Parkinson, dati già acquisiti presso la clinica neurologica dell’Ospedale di Padova
List of Methods: Utilizzo di software per il neuroimaging (FSL) e Matlab per operare le scomposizioni con le tre tecniche. Creazione di un atlante di studio mediante ANTs. Analisi statistica multivariata basata su modelli ANCOVA per identificare relazioni tra score delle componenti e variabili cliniche.
Metodi Statistici per la Bioingegneria, Imaging for Neuroscience