|
|
|
||
Předmět bude seznamovat s moderními metodami zpracování dat v biomedicínských a medicínských oblastech
(EEG, CT, ...). Student bude řešit vybrané případové studie včetně praktických reálných aplikací. Ke zkoušce je
nutné předložit (rozpracovanou) publikaci z odborné oblasti disertační práce související s počítačovým
zpracováním dat
Poslední úprava: Mareš Jan (03.10.2018)
|
|
||
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: Mareš Jan (28.05.2018)
|
|
||
Z: K. Narjarian, A. Splinter: Biomedical Signal and Image Processing, 2nd edition, Taylor and Francis, CRC, 2012. ISBN: 978-1-4398-7034-1 Z: D. Caramella, C. Bartolozzi, A.L. Baert: 3D Image Processing: Techniques and Clinical Applications. Springer Verlag. 2002 ISBN: 978-3642639777 D: Rafael C. Gonzalez and Steven L. Eddins: Digital Image Processing Using MATLAB, 2nd ed. Dorling Kindersley Pvt Ltd. 2006. ISBN: 978-8177588989 D: S.M. Dunn, A. Constantinides, P.V. Moghe: Numerical Methods in Biomedical Engineering. Academic Press. 2006. ISBN: 978-0121860318 Poslední úprava: Mareš Jan (01.10.2018)
|
|
||
přednášky, příprava projektu a řešení případových studií Poslední úprava: Mareš Jan (07.06.2018)
|
|
||
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 5. Pokročilé zobrazování signálů v časové a frekvenční oblasti, fázový portrét, Poincarého řezy, rekurentní zobrazení, typy signálů 6. Chaos a dynamická analýza chemických, biochemických a biologických signálů 7. Formáty chemických, biochemických a biologických dat 8. Případová studie: 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 chemických, biochemických a biologických studiích, statistické parametrické mapování a Bonferroniho korekce 14. Pokročilé metody modelování v biologii. Poslední úprava: Mareš Jan (17.09.2019)
|
|
||
www.honeywellprocess.com/
www.mathworks.com/
www.ni.com/ Poslední úprava: Kubová Petra (12.04.2018)
|
|
||
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: Kubová Petra (12.04.2018)
|
|
||
nejsou Poslední úprava: Mareš Jan (07.06.2018)
|
|
||
Nejsou Poslední úprava: Mareš Jan (07.06.2018)
|
Hodnocení studenta | |
Forma | Váha |
Obhajoba individuálního projektu | 30 |
Ústní zkouška | 70 |