Principles and methods of recording, digital processing and interpretation of biological signals: the methodology of recording, detection and removal of artifacts, parameters of signals digitalization, parallel multi-channel processing of various biological signals, the interpretation of the strengths and weaknesses of linear and nonlinear processing methods (Fourier, wavelet, Prony's transformation estimates energy signals, similarity, estimates of complexity).
Last update: VYSATAO (23.08.2013)
Principy a metody snímání, digitálního zpracování a interpretace biologických signálů: metodologie snímání, rozpoznávání a odstraňování artefaktů, parametry digitalizace signálů, paralelní multikanálové snímání různých biologických signálů, výklad předností a nedostatků lineárních a nelineárních metod jejich zpracování (Fourierova, wavelet, Pronyho transformace, odhady energie signálů, podobností, odhady komplexity).
Aim of the course -
Last update: VYSATAO (23.08.2013)
Students completing the course will be able to capture and process the basic biological single and multi-channel signals (ECG, EEG, blood pressure, EMG, EP, ventilation), 2D and 3D images of CT, MR, ultrasound, OCT. They will conduct experiments on Vernier equipment (measuring temperature, pressure, ECG, ventilation parameters and muscle activity) and Walter (EEG). They will be able to filter signals, estimate power spectra using FFT, wavelet analysis, parameterization similarities signals to estimate the entropy and fractal dimension of signals and images.
Last update: VYSATAO (23.08.2013)
Studenti budou po absolvování předmětu umět snímat a zpracovávat základní biologické jedno a vícekanálové signály (EKG, EEG, krevní tlak, EMG, EP, plicní ventilaci), 2D a 3D obrazy CT,MR,UZ,OCT. Budou provádět experimenty na zařízení Vernier ( snímání teploty, tlaku, EKG, ventilačních parametrů a svalové aktivity) a Walter (snímání EEG). Budou umět filtraci signálů, odhad energie pomocí FFT, vlnkové analýzy, parametrizaci podobnosti signálů, odhadovat entropii a fraktální dimenzi signálů a obrazů.
Literature -
Last update: TAJ445 (30.09.2013)
R: Uhlíř, J., Sovka, P., Čmejla, R.: Úvod do číslicového zpracování signálů. ČVUT Praha 2003. ISBN 80-01-02613-2
R: Zaplatílek, K., Doňar, B.: MATLAB - začínáme se signály. BEN 2006. ISBN 80-7300-200-0
A: John G. Proakis: Digital Signal Processing (4th Edition) ISBN-10: 0131873741; ISBN-13: 978-0131873742
Last update: VYSATAO (23.08.2013)
Z: Uhlíř, J., Sovka, P., Čmejla, R.: Úvod do číslicového zpracování signálů. ČVUT Praha 2003. ISBN 80-01-02613-2
Z: Zaplatílek, K., Doňar, B.: MATLAB - začínáme se signály. BEN 2006. ISBN 80-7300-200-0
D: John G. Proakis: Digital Signal Processing (4th Edition) ISBN-10: 0131873741; ISBN-13: 978-0131873742
Learning resources -
Last update: TAJ445 (30.09.2013)
none
Last update: TAJ445 (30.09.2013)
žádné
Syllabus -
Last update: VYSATAO (23.08.2013)
1. Why study biological signals, the types of signals and their genesis, the most common applications.
Exercise: Taking biosignals using Vernier Labquest devices, imaging and signal processing by the programs Logger Lite and Logger Pro
2. Recording and properties of the biomedical data, information selection, stationarity, artifacts, denoising
Tutorial: Signal processing toolbox in Matlab, generating signals and digital signal processing, environment SPTOOL
3. Signal analysis of a muscle fiber, motor unit evaluation, neuromuscular function testing, orthogonal function decomposition algorithms for interference curve
Exercise: Scanning signals of motor units by surface electrode , a EMG signal decomposition, decomposition of multichannel recording
4. Signal analysis of motor, sensory and autonomic peripheral nerve fibers, analysis of spinal reflexes and F waves, parameterisation of measured data
Exercise: Expert systems for recognition axonal and demyelinating polyneuropathy based on automatically parameterized curves using neural networks
5. Analysis of somatosensory, visual, auditory and cognitive evoked potentials, methods of noise suppression, habituation and averaging, the problem of normal values
Exercise: Detection of evoked responses of individual records, multiresolution decomposition methods, discriminant analysis
6. Analysis of normal and stress electrocardiogram
Exercise: Capturing and processing normal and stress electrocardiogram on the unit Labquest and Matlab
7. Analysis of the normal EEG, convolution, correlation, digital filtering
Exercise: Recording EEG on Walter device, filtering, signal detrending procedure, correlation analysis, spectral analysis
8. Analysis of stimulated EEG, evoked potentials induced by light, EEG classification, segmentation, wavelet transform, the degree of similarity of signals
Exercise: Recording a simulated EEG on Walter device, comparison of correlation, coherence and mutual information between close and distant channels in stimulated and non-stimulated EEG
9. Analysis of the 1-D and 2-D ultrasound signals, the spatial filtering and averaging using robust spatial median, using convolution, edge detection, linear morphological operations, texture
Exercise: Identification of anatomical structures in ultrasound images
10. Image processing of the computer tomography, Radon and inverse Radon transform, spatial transformations and image registration
Exercise: Segmentation and classification of segments for the CT images of the spine, spatial transformation and registration of brain CT images
11. Analysis of images of nuclear magnetic resonance, basic principles, functional magnetic resonance imaging
Exercise: Viewing and processing of MR images in image procesing toolbox in Matlab
12. Analysis of digital subtraction angiography images, magnetic resonance and computed tomographic angiography,
Exercise: 3D reconstruction of the vascular tree from 2D images
13. Analysis of single photon emission images tomography, positron emission tomography, CT and MR images with contrast, morphological filtering
Exercise:
14. Methods of compression and decompression, biosignal recording and transmission, long-term recording of biosignals
Exercise: Compression and decompression of images, comparing compression using wavelet transform, sequence length coding, Huffman coding, arithmetic coding, delta encoding, JPEG
Last update: VYSATAO (23.08.2013)
1. Proč studovat biologické signály, rozdělení signálů a jejich geneze, nejčastější aplikace.
Cvičení: Snímání biosignálů pomocí přístroje Vernier Labquest, zobrazování a zpracování programy Logger Lite a Logger Pro
2. Pořizování a vlastnosti vybraných biomedicínských dat, výběr informací, stacionarita, artefakty, potlačování rušivých složek
Cvičení: Signal processing toolbox v MatLabu, generování, zobrazování a zpracování biosignálů, práce v prostředí SPTOOL
3. Analýza signálů jednoho svalového vlákna, motorické jednotky, testování funkce nervosvalové plotény, ortogonální funkce, algoritmy pro dekompozici interferenčních křivky
Cvičení: Snímání signálů motorických jednotek povrchovou elektrodou, dekompozice jedné křivky, dekompozice multikanálového záznamu
4. Analýza signálů motorických, senzitivních a vegetativních vláken periferního nervu, analýza míšních reflexů a F vlny, v praxi používané metody parametrizace naměřených dat
Cvičení: Expertní systémy pro rozpoznávání normy, axonální a demyelinizační polyneuropatie na základě automaticky parametrizovaných křivek s použitím neuronových sítí
5. Analýza somatosenzorických, zrakových, sluchových a kognitivních evokovaných potenciálů, metody potlačování šumu, habituace a zprůměrňování, problém stanovení normy
Cvičení: Detekce evokovaných odpovědí z jednotlivých záznamů, metody multirezoluční dekompozice, diskriminační analýza
6. Analýza klidového a zátěžového elektrokardiogramu
Cvičení: Snímání a zpracování klidového a zátěžového elektrokardiogramu na přístroji Labquest a v Matlabu
Cvičení: Snímání simulovaného EEG na přístroji Walter, srovnání korelace, koherence a vzájemné informace mezi blízkými a vzdálenými kanály u stimulovaného a nestimulovaného EEG
9. Analýza 1-D a 2-D ultrazvukových signálů, prostorová filtrace průměrováním a s využitím robustního prostorového mediánu, zaostření s využitím konvoluce, detekce hran, lineární morfologické operace, textury
Cvičení: Identifikace anatomických struktur v ultrazvukových obrazech
10. Analýza snímků počítačové tomografie, Radonova a inverzní Radonova transformace, prostorové transformace a registrace obrazů
Cvičení: Segmentace a klasifikace segmentů u snímků CT páteře, prostorové transformace a registrace snímků CT mozku