• analisi statistiche
• anova
• cluster correction
• connettività cerebrale
• correlati neurali
• eeg
• erp
• espressioni facciali
• Granger causality
• integrazione multisensoriale
• modelli amvar
• odori corporei
• processing delle emozioni
• rpdc

Nel corso della tesi ho implementato un approccio metodologico rigoroso, robusto e replicabile per analizzare le dinamiche cerebrali durante un task di riconoscimento di espressioni facciali mostrate in combinazione con l'esposizione a odori corporei.
È noto che gli odori sono in grado di integrare le informazioni provenienti dai sensi considerati maggiori, come la vista, quando queste risultano ambigue. Questo sembra accadere anche quando le informazioni visive ambigue sono di tipo sociale, come ad esempio l'espressione facciale assunta da una persona. Infatti da studi comportamentali si evince che gli odori influenzano le modalità con cui le espressioni facciali vengono processate, ma i risultati sono contrastanti fra loro e rendono necessaria un'analisi dell'interazione fra olfatto e vista.
Per approfondire questo aspetto è stato predisposto un protocollo sperimentale che ha previsto l'acquisizione del segnale EEG durante un task di riconoscimento di espressioni facciali ambigue mostrate in combinazione con l'esposizione ad odori corporei. È stata scelta questa classe di odori in quanto gli odori corporei emessi da una persona sono in grado di fornire informazioni sociali rilevanti su di essa.
Il segnale così ottenuto è stato analizzato attraverso due approcci distinti: l'analisi dei potenziali evento-correlati, per lo studio all'interno di ogni singola regione cerebrale, e l'analisi di connettività, per lo studio delle modalità con cui queste comunicano.