Analysis of Multidimensional Biomedical Signals - AP445003
Anglický název: Analysis of Multidimensional Biomedical Signals
Zajišťuje: Ústav matematiky, informatiky a kybernetiky (446)
Fakulta: Fakulta chemicko-inženýrská
Platnost: od 2022
Semestr: oba
Body: 0
E-Kredity: 0
Způsob provedení zkoušky:
Rozsah, examinace: 3/0, Jiné [HT]
Počet míst: zimní:neurčen / neurčen (neurčen)
letní:neurčen / neurčen (neurčen)
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: angličtina
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Úroveň:  
Poznámka: předmět je určen pouze pro doktorandy
student může plnit i v dalších letech
předmět lze zapsat v ZS i LS
Garant: Mareš Jan prof. Ing. Ph.D.
Záměnnost : P445003
Termíny zkoušek   
Anotace -
Předmět bude seznamovat s moderními metodami zpracování dat v biomedicínských a medicínských oblastech (EEG, CT, ...). Student bude řešit vybrané případové studie včetně praktických reálnách aplikací. Ke zkoušce je nutné předložit (rozpracovanou) publikaci z odborné oblasti disertační práce související s počítačovým zpracováním dat
Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)
Výstupy studia předmětu -

Studenti budou po absolvování předmětu umět modelovat pokročilé biologické procesy na úrovni jednotlivých buněk, interakcí skupin buněk, orgánů a celého organismu. K modelování biologických procesů v prostoru a čase budou schopní zpracovávat 1D, 2D a 3D signály. Budou schopni připravovat samostatně experimenty na zařízení Vernier (ke snímání teploty, tlaku, EKG, ventilačních parametrů a svalové aktivity) a Walter (ke snímání zrakových a kognitivních evokovaných potenciálů a EEG).

Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)
Podmínky zakončení předmětu (Další požadavky na studenta) -

Vypracování a obhajoba tří samostatných projektů: 0 - 25 bodů

Ústní zkouška: 0-75 bodů

Celkové bodové hodnocení: 100-90 A, 89-80 B, 79-70 C, 69-60 D, 59-50 E, méně než 50 F.

Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)
Literatura -

Z: K. Narjarian, A. Splinter: Biomedical Signal and Image Processing, Taylor and Francis, CRC, 2006.

Z: D. Caramella, C. Bartolozzi, A.L. Baert: 3D Image Processing: Techniques and Clinical Applications

D: Rafael C. Gonzalez and Steven L. Eddins: Digital Image Processing Using MATLAB, 2nd ed. D: S.M. Dunn, A. Constantinides, P.V. Moghe: Numerical Methods in Biomedical Engineering, 2006.

Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)
Metody výuky -

přednášky, příprava projektu a řešení případových studií

Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)
Sylabus -

1. Pokročilé metody zpracování CT snímků

2. Metody analýzy snímků magnetické rezonance

3. Analýza EEG dat

4. Přehled metod modelování biologických signálů, modelování řízení biologických systémů, homeostáza

5. Pokročilé zobrazování signálů v časové a frekvenční oblasti, fázový portrét, Poincarého řezy, rekurentní zobrazení, typy signálů

6. Chaos a dynamická analýza biologických signálů

7. Formáty biomedicínských dat

8. Analytický a po částech lineární model EKG, odhad parametrů normálního a patologického EKG. Komprese a přenos EKG

9. Modelování elektrické aktivity neuronu. Modelování reakce zástavy a rebound fenoménu, modelování sledování rytmu při fotostimulaci pomocí sítě chaotických neuronových oscilátorů. Modelování samoorganizace chaotických neuronových oscilátorů, modelování změn EEG při demenci

10. Modelování synchronizace v EEG, odhady globální synchronizace, anticipované synchronizace a synchronizace se zpožděním, fázové synchronizace.

11. Detekce, separace, lokalizace, klasifikace a modelování evokovaných potenciálů a sumačních akčních svalových potenciálů. Pronyho metoda

12. Kódování informace ve zrakovém a sluchovém analyzátoru, modelování komunikace v biomedicínských objektech, Grangerova kauzalita, spektrální Grangerova kauzalita, parciální směrová koherence, směrová přenosová funkce a kortikomuskulární koherence

13. Biostatistika, nejčastější chyby při testování hypotéz v biomedicínských studiích, statistické parametrické mapování a Bonferroniho korekce, metody využívané při epidemiologických studiích, testování hypotéz typu osoba v čase, Kaplan-Meierův estimátor, Weibull model, nelineární statistika,

14. Pokročilé metody modelování v biologii a fyziologii, výhody a nevýhody Simulinku, jazyka Modelica, simulátor QCP, QHP/Hummod, Golem.

Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)
Studijní opory -

www.honeywellprocess.com/

www.mathworks.com/

www.ni.com/

Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)
Vstupní požadavky -

nejsou

Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)
Studijní prerekvizity -

Nejsou

Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)