Teoria frattale: misurazione dei differenti stati di coscienza

teoria frattale

Il disturbo della coscienza per la sua complessità è molto difficile da diagnosticare con accuratezza. In particolar modo in pazienti in stato vegetativo e di minima coscienza. Il 40% dei pazienti con questo disturbo è diagnosticata in maniera sbagliata. Per migliorare la precisione di diagnosi vengono usate tecniche di neuroimaging insieme a metodi comportamentali.

Vista l’inefficienza di precisione, è stato studiato un nuovo strumento: la dimensione frattale. Essa permette di migliorare l’accuratezza della diagnosi. Tale studio viene dall’Università degli Studi Padova. La coscienza è uno dei temi più impegnativi delle neuroscienze. Essa si divide in veglia (periodi spontanei con chiusura degli occhi) e consapevolezza (risposta a stimoli interni ed esterni). Attraverso questa classificazione i pazienti con disturbi della coscienza possono essere suddivisi in coma, stato vegetativo e stato di coscienza minimo.

Per misurare le risposte motorie di chi soffre di disturbi della coscienza esiste la Coma Recovery Scale-Revised. Si tratta della più usata, ma ha ancora un’alta percentuale di sbaglio nelle diagnosi tra stato di coscienza minimo e stato vegetativo. Ecco che per ovviare al problema, si sono proposti molti modelli matematici. Il più promettente è la dimensione frattale. Deriva dagli oggetti frattali, cioè oggetti geometrici con la ripetizione infinita della loro forma su scale diverse.

Il team di studio guidato dal professor Camillo Porcaro dell’Università degli Studi di Padova ha testato la dimensione frattale. L’esperimento è stato su pazienti con stato vegetativo e con stato di coscienza minimo. Poi il confronto con pazienti sani. Il risultato ottenuto dà la possibilità di aprire nuove porte alla diagnosi di pazienti con disturbi della coscienza attraverso la dimensione frattale. Essa costituisce una sorta di marcatore per distinguere con la massima precisione i pazienti a minima coscienza da quelli in stato vegetativo. Si riducono così diagnosi errate a livello di applicazione clinica.

 

 

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