PředmětyPředměty(verze: 948)
Předmět, akademický rok 2020/2021
  
Analysis of Multidimensional Biomedical Signals - AP445003
Anglický název: Analysis of Multidimensional Biomedical Signals
Zajišťuje: Ústav počítačové a řídicí techniky (445)
Fakulta: Fakulta chemicko-inženýrská
Platnost: od 2019 do 2020
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
Jazyk výuky: angličtina
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Úroveň:  
Pro druh: doktorské
Poznámka: předmět je určen pouze pro doktorandy
student může plnit i v dalších letech
předmět lze zapsat v ZS i LS
Garant: Vyšata Oldřich MUDr. Ph.D.
Mareš Jan doc. Ing. Ph.D.
Záměnnost : P445003
Termíny zkoušek   Rozvrh   
Anotace -
Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)
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
Výstupy studia předmětu -
Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)

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).

Literatura -
Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)

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.

Studijní opory -
Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)

www.honeywellprocess.com/

www.mathworks.com/

www.ni.com/

Metody výuky -
Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)

přednášky, příprava projektu a řešení případových studií

Sylabus -
Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)

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, 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.

Vstupní požadavky -
Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)

nejsou

Studijní prerekvizity -
Poslední úprava: Pátková Vlasta (08.06.2018)

Nejsou

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

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.

 
VŠCHT Praha