Tecniche di data mining applicate alla decodifica di dati neurali

Gli studi sulla decodifica dell'attività neuronale permettono di mappare gli impulsi elettrici della corteccia cerebrale in segnali da inviare a determinati dispositivi per poterli monitorare. È su questo tema che la ricerca scientifica si sta concentrando, al fine di aiutare le persone affette da gravi lesioni fisiche ad ottenere un maggiore grado di autonomia nelle piccole azioni di tutti i giorni. In questo elaborato, sono stati analizzati dati derivanti da attività neuronali raccolti da esperimenti effettuati su primati non umani, eseguiti dal gruppo di ricerca della professoressa Patrizia Fattori nel Dipartimento di Farmacia e Biotecnologie dell'Università di Bologna. Per lo svolgimento di questo esperimento, la cavia, è stata addestrata a svolgere un compito che consiste nell'afferrare gli oggetti proposti, uno alla volta, in ordine casuale. Durante l'esercizio, l'attività neuronale della cavia è stata registrata in vettori contenenti l'attività di spiking. Ciò che si cerca di fare in questa tesi è ricostruire l'informazione relativa all'attività di una popolazione di neuroni, dato il suo spike vector. Sono stati testati diversi algoritmi di classificazione e feature al fine di stabilire quale configurazione sia più affidabile per il riconoscimento dell'attività motoria svolta dalla cavia durante l'esperimento. A tal proposito, è stato implementato un processo di data mining attraverso l'utilizzo del linguaggio python e del framework Scikit-learn che permette di effettuare più classificazioni e stabilire quale fornisce una migliore performance. I risultati dell'analisi dimostrano che alcune feature forniscono alti tassi di riconoscimento e che, a seconda del dominio del problema, è più indicato un determinato tipo di preprocessing rispetto ad un altro.