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Presentazione ricerca

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La mia attività scientifica riguarda lo studio della dinamica delle reti neurali biologicamente plausibili (zone corticali e ippocampo)  mediante tecniche di meccanica statistica e  teoria dei sistemi complessi. Inoltre mi occupo in collaborazione con Luca Pugliese dell'applicazione delle reti neurali all'analisi delle immagini telerilevate.

Dinamica Delle Reti Neurali Biologiche

(S.Scarpetta A de Candia PLOS ONE 2013) Abbiamo introdotto un parametro d'ordine che misura l'overlap (somiglianza)tra la attività della rete e i pattern immagazzinati.Abbiamo trovato che, in funzione dell'eccitabilità della rete, sono possibili differenti regimi.Alla soglia critica le fluttuzioni del parametro d'ordine sono massimizzate(fig.1), come avviene nelle transizioni di fase del secondo ordine, e le distribuzioni delle size e delle durate delle valanghe neurali seguono delle leggi a potenza (fig.2),come sperimentalmente trovato.
Le tecniche sperimentali permettono oggi di misurare l'attività di molti neuroni interagenti con alta  precisione temporale e spaziale, sia in-vivo, che in-vitro. Abbiamo studiato la dinamica di questo sistema complesso costituito da tanti neuroni corticali interagenti tramite un modello di neuroni LIF con connessioni asimmetriche. Inizialmente proposto dal nostro gruppo per spiegare il fenomeno della cosiddetta precessione di fase theta nell’ippocampo, è stato poi studiato nel 2010 dal punto di vista della capacità di immagazzinamento di pattern dinamici
(S.Scarpetta et al FRONT.IN SYNAP.NEUROSCI.2010, JCNS 2012). 
Recentemente e' stata avanzata l'idea che il sistema neurale lavori al punto critico, per massimizzare l'efficienza e la flessibilità. Questa ipotesi e' attualmente oggetto delle nostre modellizzazioni (S.Scarpetta et al PLOS ONE 2013).

Applicazioni Delle Reti Neurali Per La Discriminazione Automatica Di Immagini

In collaborazione   con Luca Pugliese (IIASS) ho sviluppato un metodo non supervisionato per la discriminazione automatica di immagini telerilevate,  mentre in collaborazione con Flora Giudicepietro (dell’Osservatorio Vesuviano INGV Napoli) ho  sviluppato un sistema di discriminazione automatica di segnali sismici basato su una rete neurale di tipo supervisionata.


Gruppo di Ricerca:

Dott.ssa Silvia Scarpetta  
   

Publicazioni

S. Scarpetta (2019) Critical Behavior and Memory Function in a Model of Spiking Neurons with a Reservoir of Spatio-Temporal Patterns. In: Tomen N., Herrmann J., Ernst U. (eds) The Functional Role of Critical Dynamics in Neural Systems. Springer Series on Bio- and Neurosystems, vol 11. Springer

Neural Avalanches at the Critical Point between Replay and Non-Replay of Spatiotemporal Patterns
Silvia Scarpetta, Antonio de Candia
PLOS ONE (ISSN:1932-6203), pp.64162- 64170, Vol. 8 doi:  10.1371/journal.pone.0064162, 2013.

Storage capacity of phase-coded patterns in sparse neural networks
S Scarpetta, F Giacco, A de Candia
EPL (Europhysics Letters) 95 (2), 28006

Uncertainty Analysis for the Classification of cialishowtobuy Multispectral Satellite Images Using SVMs and SOMs
F Giacco, C Thiel, L Pugliese, S Scarpetta, M Marinaro
Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on 48 (10), 3769-3779, 2010

Storage of phase-coded patterns via STDP in fully-connected and sparse network: a study of the network capacity
S Scarpetta, A De Candia, F Giacco
Frontiers in Synaptic Neuroscience 2, 2010

Automatic classification of seismic signals at Mt. Vesuvius volcano, Italy, using neural networks
S Scarpetta, F Giudicepietro, EC Ezin, S Petrosino, E Del Pezzo, M Martini ...
Bulletin of the Seismological Society of America 95 (1), 185-196, 2005

Titoli

.............. in costruzione

Progetti

.............. in costruzione

 

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