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).

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.

www.honeywellprocess.com/

www.mathworks.com/

www.ni.com/

1. Pokročilé metody zpracování CT snímků

2. Metody analýzy snímků magnetické rezonance

3. Analýza EEG dat

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

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

3. Chaos a dynamická analýza biologických signálů

4. Formáty biomedicínských dat

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

6. 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

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

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

9. 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

10. 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,

11. Analýza textur v ultrazvukové diagnostice, segmentace, registrace, vizualizace a simulace, Procrustova metoda registrace, histogram kookurence, Haralickovy texturní příznaky

12. Trojrozměrná segmentace, klasifikace a modelování tkání z dvojrozměrných obrazů magnetické rezonance

13. Výběr příznaků biomedicínských dat, metody klasifikace, rozhodování a expertní systémy v medicíně

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

žádné