Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Inżynieria cyfryzacji (S1)

Sylabus przedmiotu Narzędzia analizy sygnałów medycznych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Inżynieria cyfryzacji
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Narzędzia analizy sygnałów medycznych
Specjalność Zastosowania informatyki
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny Izabela Rejer <irejer@wi.zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 6,0 ECTS (formy) 6,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 4 Grupa obieralna 4

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW6 30 3,00,62zaliczenie
laboratoriaL6 30 3,00,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa znajomość pakietu Matlab

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z charakterystycznymi cechami sygnałów medycznych, sprzętem służących do ich rejestrowania oraz metodami służącymi do ich przetwarzania
C-2Ukształtowanie umiejętności adaptacji algorytmów przetwarzania danych do charakterystycznych cech sygnałów medycznych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Zapoznanie z zasadami działania elektroencefalografu2
T-L-2Przygotowanie protokołu eksperymentu badawczego2
T-L-3Przeprowadzenie eksperymentów mających na celu zgromadzenie własnych sygnałów do analizy (z wykorzystaniem aparatu EEG)2
T-L-4Przygotowanie sygnałów do analizy (usunięcie artefaktów, wstępne przetworzenie sygnałów za pomocą algorytmów PCA, ICA, CSP)4
T-L-5Wybór algorytmów do przetwarzania sygnałów adekwatnych dla ustalonego protokołu eksperymentu badawczego2
T-L-6Przygotowanie skryptów implementujących algorytmy, które powinny zostać wykorzystane w procesie ekstrakcji cech ze zgromadzonych sygnałów oraz ich selekcji i klasyfikacji8
T-L-7Przeprowadzenie analizy zgromadzonych danych za pomocą dostępnego oprogramowania i własnych skryptów4
T-L-8Przygotowanie wyników analizy w formie wskazówek diagnostycznych4
T-L-9Zaliczenie przedmiotu2
30
wykłady
T-W-1Sygnały medyczne i ich cechy charakterystyczne2
T-W-2Elektrodiagnostyka; pobudliwość elektryczna nerwów i mięśni2
T-W-3Metody pomiaru sygnałów elektrodiagnostycznych oraz formaty ich zapisu2
T-W-4Algorytmy analizy sygnałów szczególnie istotne dla przetwarzania sygnałów medycznych4
T-W-5Cykl przetwarzania sygnałów elektrodiagnostycznych (preprocessing, ekstrakcja cech, selekcja cech, klasyfikacja/rozpoznanie), podstawowe problemy występujące na każdym z etapów2
T-W-6Podstawowe algorytmy stosowane na kolejnych etapach procesu przetwarzania sygnałów elektrodiagnostycznych10
T-W-7Oprogramowanie do przetwarzania danych elektrodiagnostycznych4
T-W-8Automatyczna diagnostyka na podstawie sygnałów elektrodiagnostycznych2
T-W-9Zaliczenie przedmiotu2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w laboratoriach30
A-L-2Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych20
A-L-3Praca własna nad opracowaniem wyników przeprowadzonych eksperymentów badawczych30
A-L-4Udział w konsultacjach do laboratorium3
A-L-5Przygotowanie do zaliczenia7
90
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach30
A-W-2Czytanie wskazanej literatury28
A-W-3Udział w konsultacjach do wykładu2
A-W-4Analiza we własnym zakresie algorytmów omawianych na wykładach20
A-W-5Przygotowanie do zaliczenia10
90

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Dyskusja dydaktyczna
M-4Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera i sprzętu elektrodiagnostycznego

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Końcowe zaliczenie wykładu w formie ustnej
S-2Ocena podsumowująca: Końcowe zaliczenie laboratoriów - w formie końcowego sprawozdania z przeprowadzonego eksperymentu badawczego (pełne sprawozdanie w formie pisemnej, wyniki końcowe wraz z interpretacją i uzasadnieniem referowane w formie ustnej)

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
IC_1A_O4/07_W01
W wyniki przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie scharakteryzować sposób działania wybranych urządzeń komputerowo wspomagających diagnostykę medyczną, ze sczególnym uwzględnieniem urządzeń rejestrujących sygnały elektrodiagnostyczne; wskazać charakterystyczne cechy sygnałów medycznych oraz opisać sposób działania podstawowych algorytmów stosowanych na poszczególnych etapach procesu przetwarzania sygnałów elektrodiagnostycznych.
IC_1A_W15C-1T-W-2, T-W-8, T-W-4, T-W-6, T-W-7, T-W-3, T-W-5, T-W-1M-1, M-2, M-3S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
IC_1A_O4/07_U01
Po zakończeniu przedmiotu studen będzie potrafił dobrać bądź zaadoptować algorytmy służące do wstępnego przygotowania oraz przetworzenia sygnałów elektrodiagnostycznych zarejestrowanych w trakcie samodzielnie wykonanych eksperymentów badawczych oraz będzie potrafił dokonać analizy tychże sygnałów, przygotowując w ten sposób zagregowaną informację dla lekarza-diagnosty.
IC_1A_U17, IC_1A_U26C-2T-L-3, T-L-4, T-L-1, T-L-2, T-L-5, T-L-7, T-L-8, T-L-6M-3, M-4S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IC_1A_O4/07_W01
W wyniki przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie scharakteryzować sposób działania wybranych urządzeń komputerowo wspomagających diagnostykę medyczną, ze sczególnym uwzględnieniem urządzeń rejestrujących sygnały elektrodiagnostyczne; wskazać charakterystyczne cechy sygnałów medycznych oraz opisać sposób działania podstawowych algorytmów stosowanych na poszczególnych etapach procesu przetwarzania sygnałów elektrodiagnostycznych.
2,0Student nie zna podstawowych pojęć z dziedziny komputerowego przetwarzania sygnałów medycznych
3,0Student jest w stanie zdefiniować podstawowe algorytmy/programy z dziedziny komputerowego przetwarzania sygnałów medycznych
3,5Student jest w stanie opisać podstawowe algorytmy/programy do analizy sygnałów medycznych
4,0Student jest w stanie zastosować zdobytą wiedzę w praktyce, czyli jest w stanie zastosować konkretne algorytmy/programy do analizy sygnałów medycznych w postawionym problemie diagnostycznym
4,5Student jest w stanie dokonać analizy porównawczej różnych podejść wykorzystywanych w procesie analizy sygnałów medycznych
5,0Student jest w stanie przeprowadzić krytyczną analizę różnych algorytmów stosowanych do analizy sygnałów medycznych, oceniając je z punktu widzenia adekwatności do postawionego zadania

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IC_1A_O4/07_U01
Po zakończeniu przedmiotu studen będzie potrafił dobrać bądź zaadoptować algorytmy służące do wstępnego przygotowania oraz przetworzenia sygnałów elektrodiagnostycznych zarejestrowanych w trakcie samodzielnie wykonanych eksperymentów badawczych oraz będzie potrafił dokonać analizy tychże sygnałów, przygotowując w ten sposób zagregowaną informację dla lekarza-diagnosty.
2,0Student nie jest w stanie zastosować algorytmów/programowów do przetworzenia sygnałów elektrodiagnostycznych
3,0Student potrafi wybrać algorytmy/programy odpowiednie do przetworzenia zarejestrowanych sygnałów elektrodiagnostycznych
3,5Student potrafi dokonać analizy sygnałów elektrodiagnostycznych za pomocą wskazanego algorytmu/programu
4,0Student potrafi zaprojektować eksperyment badawczy mający na celu zgromadzenie i przetworzenie sygnałów elektrodiagnostycznych
4,5Student potrafi przeprowadzić zaplanowany eksperyment badawczy, przetworzyć dane oraz dokonać analizy uzyskanych wyników
5,0Student potrafi zaadoptować poznane algorytmy tak, żeby w większym stopniu odzwierciedlały charakterystykę analizowanych sygnałów

Literatura podstawowa

  1. Augustyniak Piotr, Przetwarzanie sygnałów elektrodiagnostycznych, AGH - Uczelniane Wydawnictwo Naukowo-Dydaktyczne, Kraków, 2001

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Zapoznanie z zasadami działania elektroencefalografu2
T-L-2Przygotowanie protokołu eksperymentu badawczego2
T-L-3Przeprowadzenie eksperymentów mających na celu zgromadzenie własnych sygnałów do analizy (z wykorzystaniem aparatu EEG)2
T-L-4Przygotowanie sygnałów do analizy (usunięcie artefaktów, wstępne przetworzenie sygnałów za pomocą algorytmów PCA, ICA, CSP)4
T-L-5Wybór algorytmów do przetwarzania sygnałów adekwatnych dla ustalonego protokołu eksperymentu badawczego2
T-L-6Przygotowanie skryptów implementujących algorytmy, które powinny zostać wykorzystane w procesie ekstrakcji cech ze zgromadzonych sygnałów oraz ich selekcji i klasyfikacji8
T-L-7Przeprowadzenie analizy zgromadzonych danych za pomocą dostępnego oprogramowania i własnych skryptów4
T-L-8Przygotowanie wyników analizy w formie wskazówek diagnostycznych4
T-L-9Zaliczenie przedmiotu2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Sygnały medyczne i ich cechy charakterystyczne2
T-W-2Elektrodiagnostyka; pobudliwość elektryczna nerwów i mięśni2
T-W-3Metody pomiaru sygnałów elektrodiagnostycznych oraz formaty ich zapisu2
T-W-4Algorytmy analizy sygnałów szczególnie istotne dla przetwarzania sygnałów medycznych4
T-W-5Cykl przetwarzania sygnałów elektrodiagnostycznych (preprocessing, ekstrakcja cech, selekcja cech, klasyfikacja/rozpoznanie), podstawowe problemy występujące na każdym z etapów2
T-W-6Podstawowe algorytmy stosowane na kolejnych etapach procesu przetwarzania sygnałów elektrodiagnostycznych10
T-W-7Oprogramowanie do przetwarzania danych elektrodiagnostycznych4
T-W-8Automatyczna diagnostyka na podstawie sygnałów elektrodiagnostycznych2
T-W-9Zaliczenie przedmiotu2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w laboratoriach30
A-L-2Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych20
A-L-3Praca własna nad opracowaniem wyników przeprowadzonych eksperymentów badawczych30
A-L-4Udział w konsultacjach do laboratorium3
A-L-5Przygotowanie do zaliczenia7
90
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach30
A-W-2Czytanie wskazanej literatury28
A-W-3Udział w konsultacjach do wykładu2
A-W-4Analiza we własnym zakresie algorytmów omawianych na wykładach20
A-W-5Przygotowanie do zaliczenia10
90
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIC_1A_O4/07_W01W wyniki przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie scharakteryzować sposób działania wybranych urządzeń komputerowo wspomagających diagnostykę medyczną, ze sczególnym uwzględnieniem urządzeń rejestrujących sygnały elektrodiagnostyczne; wskazać charakterystyczne cechy sygnałów medycznych oraz opisać sposób działania podstawowych algorytmów stosowanych na poszczególnych etapach procesu przetwarzania sygnałów elektrodiagnostycznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIC_1A_W15Posiada wiedzę z zasad działania systemów informatycznych przynajmniej jednego z następujących obszarów: e - biznes, e – zdrowie, media elektroniczne, poligrafia, zarządzanie wiedzą, przemysłowe systemy sterowania, metody sztucznej inteligencji, systemy wbudowane
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z charakterystycznymi cechami sygnałów medycznych, sprzętem służących do ich rejestrowania oraz metodami służącymi do ich przetwarzania
Treści programoweT-W-2Elektrodiagnostyka; pobudliwość elektryczna nerwów i mięśni
T-W-8Automatyczna diagnostyka na podstawie sygnałów elektrodiagnostycznych
T-W-4Algorytmy analizy sygnałów szczególnie istotne dla przetwarzania sygnałów medycznych
T-W-6Podstawowe algorytmy stosowane na kolejnych etapach procesu przetwarzania sygnałów elektrodiagnostycznych
T-W-7Oprogramowanie do przetwarzania danych elektrodiagnostycznych
T-W-3Metody pomiaru sygnałów elektrodiagnostycznych oraz formaty ich zapisu
T-W-5Cykl przetwarzania sygnałów elektrodiagnostycznych (preprocessing, ekstrakcja cech, selekcja cech, klasyfikacja/rozpoznanie), podstawowe problemy występujące na każdym z etapów
T-W-1Sygnały medyczne i ich cechy charakterystyczne
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Dyskusja dydaktyczna
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Końcowe zaliczenie wykładu w formie ustnej
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna podstawowych pojęć z dziedziny komputerowego przetwarzania sygnałów medycznych
3,0Student jest w stanie zdefiniować podstawowe algorytmy/programy z dziedziny komputerowego przetwarzania sygnałów medycznych
3,5Student jest w stanie opisać podstawowe algorytmy/programy do analizy sygnałów medycznych
4,0Student jest w stanie zastosować zdobytą wiedzę w praktyce, czyli jest w stanie zastosować konkretne algorytmy/programy do analizy sygnałów medycznych w postawionym problemie diagnostycznym
4,5Student jest w stanie dokonać analizy porównawczej różnych podejść wykorzystywanych w procesie analizy sygnałów medycznych
5,0Student jest w stanie przeprowadzić krytyczną analizę różnych algorytmów stosowanych do analizy sygnałów medycznych, oceniając je z punktu widzenia adekwatności do postawionego zadania
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIC_1A_O4/07_U01Po zakończeniu przedmiotu studen będzie potrafił dobrać bądź zaadoptować algorytmy służące do wstępnego przygotowania oraz przetworzenia sygnałów elektrodiagnostycznych zarejestrowanych w trakcie samodzielnie wykonanych eksperymentów badawczych oraz będzie potrafił dokonać analizy tychże sygnałów, przygotowując w ten sposób zagregowaną informację dla lekarza-diagnosty.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIC_1A_U17Ma umiejętności w zakresie przeprowadzenia analizy problemów mających bezpośrednie odniesienie do zdobytej wiedzy
IC_1A_U26Potrafi organizować proces przetwarzania danych, zarządzania informacją i wiedzą
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności adaptacji algorytmów przetwarzania danych do charakterystycznych cech sygnałów medycznych
Treści programoweT-L-3Przeprowadzenie eksperymentów mających na celu zgromadzenie własnych sygnałów do analizy (z wykorzystaniem aparatu EEG)
T-L-4Przygotowanie sygnałów do analizy (usunięcie artefaktów, wstępne przetworzenie sygnałów za pomocą algorytmów PCA, ICA, CSP)
T-L-1Zapoznanie z zasadami działania elektroencefalografu
T-L-2Przygotowanie protokołu eksperymentu badawczego
T-L-5Wybór algorytmów do przetwarzania sygnałów adekwatnych dla ustalonego protokołu eksperymentu badawczego
T-L-7Przeprowadzenie analizy zgromadzonych danych za pomocą dostępnego oprogramowania i własnych skryptów
T-L-8Przygotowanie wyników analizy w formie wskazówek diagnostycznych
T-L-6Przygotowanie skryptów implementujących algorytmy, które powinny zostać wykorzystane w procesie ekstrakcji cech ze zgromadzonych sygnałów oraz ich selekcji i klasyfikacji
Metody nauczaniaM-3Dyskusja dydaktyczna
M-4Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera i sprzętu elektrodiagnostycznego
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Końcowe zaliczenie laboratoriów - w formie końcowego sprawozdania z przeprowadzonego eksperymentu badawczego (pełne sprawozdanie w formie pisemnej, wyniki końcowe wraz z interpretacją i uzasadnieniem referowane w formie ustnej)
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie jest w stanie zastosować algorytmów/programowów do przetworzenia sygnałów elektrodiagnostycznych
3,0Student potrafi wybrać algorytmy/programy odpowiednie do przetworzenia zarejestrowanych sygnałów elektrodiagnostycznych
3,5Student potrafi dokonać analizy sygnałów elektrodiagnostycznych za pomocą wskazanego algorytmu/programu
4,0Student potrafi zaprojektować eksperyment badawczy mający na celu zgromadzenie i przetworzenie sygnałów elektrodiagnostycznych
4,5Student potrafi przeprowadzić zaplanowany eksperyment badawczy, przetworzyć dane oraz dokonać analizy uzyskanych wyników
5,0Student potrafi zaadoptować poznane algorytmy tak, żeby w większym stopniu odzwierciedlały charakterystykę analizowanych sygnałów