Název předmětu: |
Biomedicínské modely v informatice |
Ústav: |
445 - Ústav počítačové a řídicí techniky |
Přednášející: |
Doc. Ing. Jaromír Kukal, CSc |
Zástupce: |
MUDr Oldřich Vyšata |
Typ předmětu: |
povinně volitelný |
Rozsah / zakončení: |
2/1 kz |
Kredity |
3 |
Doporučený ročník / semestr: |
2/3 |
Povinné předcházející předměty: |
|
|
|
Doporučené předcházející předměty: |
Číslicové zpracování signálů a obrazů |
|
Biologické signály |
Souhrn: |
|
Předmět
zahrnuje vybrané metody modelování biomedicínských dat a jejich analýzy s
využitím příslušných informačních systémů. Vlastní tématika zahrnuje popis
pořizování a analýzy vícekanálových
biomedicínských dat a obrazů s jejich následným modelováním. Těžiště předmětu
je v matematickém zpracování dat a ve
fundovaném posouzení výsledků. Umožňuje tak studentům sjednocující pohled na
zpracování biodat z inženýrského, biomedicínského a matematického hlediska s
využitím prostředků výpočetní techniky a databázových systémů pro třídění
informací. |
|
Anotace: |
|
1 |
Pořizování a
vlastnosti vybraných biomedicínských dat, výběr informací, stacionarita |
2 |
Matematické metody
zpracování biodat, artefakty, potlačování rušivých složek |
3 |
Databázové
prostředky záznamu biomedicínských informací, přenos dat, integrované systémy |
4 |
Analýza a
modelování EKG. Komprese a přenos EKG. |
5 |
Modelování
elektrické aktivity neuronu. Funkční MR. |
6 |
Lineární a
nelineární modely EEG. Matematické modelování neuronů. |
7 |
Modelování
komunikace v biomedicínských objektech: neurony, svaly |
8 |
Statistické metody
analýzy biomedicínských dat, korelace, spolehlivost |
9 |
Modelování
evokovaných potenciálů a sumačních akčních svalových potenciálů. Pronyho
metoda. |
10 |
Chaos a dynamická
analýza biologických signálů |
11 |
Analýza textur v
ultrazvukové diagnostice, základní algoritmy |
12 |
Výběr
příznaků biomedicínských dat, metody klasifikace, posuzování |
13 |
Třírozměrné
modelování magnetickorezonanční a CT angiografie |
14 |
Biomedicínské
informační systémy, representace znalostí |
|
Literatura: |
|
[1] |
Reddy D.C.: Biomedical Signal Processing –
Principles and Techniques, McGraw Hill, 2005 |
[2] |
Weitkunat R.:
Digital Biosignal Processing, Elsevier, 1991 |
[3] |
Drongelen W.,
Signal Processing for Neuroscientists: An Introduction to the Analysis of
Physiological Signals, Elsevier, 2007 |
[4] |
Izhikevich E. M.,
Dynamical Systems in Neuroscience: The Geometry of Excitability and Bursting
(Computational Neuroscience), The MIT Press, 2007 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|