Ilproblemadelsortingon-lineèsenzadubbiomoltopiùcomplesso,maèanche unaoperazionenecessaria: considerandogliobiettivicheilprogettoNeurobotics sipropone,irisultatidiquestostadiodielaborazioneservonocomeinputdistep successivi,chepotrebberorichiedereancorapi

I grandi passiin avantiche leneuroscienze stanno facendo si devono in larga

misura alla possibilitàdi eettuareed elaborareregistrazioni multiple nei siti

neurologici: i recenti progressi nel campodei sistemidi acquisizione commer-

cialiconsentonoinfattidiregistraremoltissimicanali(dell'ordinedellecentinaia)

contemporaneamente. Le registrazioni simultanee di treni di spike di neuroni

diversiapronounanestracheguardadirettamenteilmeccanismodifunziona-

mentodelleunitàneuraliingruppo,paragonabiliatantistrumentichesuonano.

Ascoltareecapirelamusicaèinunaqualchemanierapossibile,maperpoterla

riprodurreènecessario sapere benecome funzionanoi singolistrumenti enon

solo, serve anche conoscere come vengonousati questi strumenti, in relazione

conglialtri,perprodurrequellaspecicamelodia.

Dato che l'accuratezza dellospike sorting inuenza in modo signicativo

l'accuratezza delleelaborazioni successive, lo sviluppodi unalgoritmoche la-

vorinelmigliormodopossibileèdifondamentaleimportanza. Glierrorialivello

dellafasedisortingvengono,infatti,inevitabilmentetrasmessieperquestomo-

tivoèdaconsiderarsiunpuntocritico. Inoltre,perlanaturastessadelproblema,

lacomplessitàdelsortingcrescenotevolmenteconl'aumentaredeisitidiregis-

trazione.Esistepoiunaltroma: questatesinascesottoilprogettoNeurobotics

per losviluppodi una piattaformaroboticae di uncontrolloche preveda una

interazionedell'utenteabassolivello(HMI).E'fondamentale,quindi, cheogni

operazione venga completatain tempi compatibili conl'applicazione richiesta.

Ilproblemadelsortingon-lineèsenzadubbiomoltopiùcomplesso,maèanche

unaoperazionenecessaria: considerandogliobiettivicheilprogettoNeurobotics

sipropone,irisultatidiquestostadiodielaborazioneservonocomeinputdistep

successivi,chepotrebberorichiedereancorapiùtempoperil calcolo.

Ilproblemadellospikesortingèstatoarontatoinduefasi: l'individuazione

degli eventi spike e la classicazione degli eventi individuati. Le wavelet si

sonomostrateunpotentestrumentodianalisidelsegnalesianellaprimaparte

dell'elaborazione che nella seconda, perchè in grado di raccogliere una quan-

tità di informazione notevolmente maggiore rispetto ai metodi utilizzati clas-

sicamente in questospecico settore. Il Wavelet DetectionMethod (WDM)

nonsoloprevedecosticomputazionalirelativamentebassi, maprovvedead un

notevolemiglioramento nell'elaborazione deidaticonbassivalori delSNR per

segnali neurali con bassi ring rate (circostanza, questa, che spesso si veri-

questa molto importante, perchè signicache l'algoritmoè robusto, oltre che

predispostoad una applicazione on-line. Allo stesso modo, anche il metodo

diclassicazionepropostosfruttalatrasformatawaveletperlafeatureextrac-

tion,seguitodalsuper-paramagneticclustering (SPM)perladistinzionedegli

eventi individuati in gruppi. Analogamente, per la classicazione èstata uti-

lizzata una tecnica non supervisionata con buone performance in termini di

risparmiodi tempo. L'idea di fondoè quelladi usarecome oggettida classi-

careicoecientiwavelet. IlsistemadiclassicazioneSPMsibasasulprincipio

che per una divisione in gruppi sia suciente la conoscenza delle interazioni

dell'oggettoconiKelementipiùvicininellospaziodellecaratteristiche,equindi

nonrichiedealcunaassunzioneapriorisulladistribuzionedeidatichesivanno

analizzando: anchequestoaspettoèimportantealloscopodirendereilsistema

dielaborazionerobustoenonsupervisionato.

Inconclusione,inquestolavoroditesisonostateunitemetodologieavanzate

neilorospecicicampidiapplicazione,ottenendounsistemaibridochepuòes-

sereutilizzatoperilsortingsenzaassunzioniapriorisulladistribuzionedeidati.

Inoltre,senzaperderenellaqualitàdell'elaborazionesvolta,leperformanceglob-

ali,interminiditempodielaborazione,sonobuone. Tuttavia,l'algoritmonale

deve esseretestato percapire sepuò funziona "on-line"o no. Inoltre, riman-

gonoancorada svilupparetutte leelaborazioni successiveallavorodi sorting,

cherisultanointeressantialloscopodicapirecomesicomportanoineuronireg-

istrati; sarebbe, ad esempio,di notevole interesse neurosiologicocapire come

leattivitàdegliunisiproiettinosuquelledeglialtridurantel'esecuzionediuno

specicotask;questopotrebberivelarsiutilecomeindaginearitroso,voltaalla