Obdelava biomedicinskih signalov

Visokošolski učitelji: Jarm Tomaž

Opis predmeta

Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti:

Poleg vpisa v tekoči letnik je potrebno predznanje iz matematike ter osnove sistemske teorije in obdelave signalov (snov predmetov Matematike in Signalov iz dodiplomskega študija). Študijske obveznosti vključujejo pozitivno oceno praktičnega dela (vaj) in izpita.

Vsebina:

Izvor in vrste biomedicinskih signalov ter cilji obdelave. Slučajna spremenljivka, verjetnostne funkcije, funkcije slučajnih spremenljivk. Slučajni procesi in momentne funkcije. Korelacija, konvolucija, koherenca. Ocenjevanje statističnih veličin iz časovno omejenih signalov. Ocenjevanje stacionarnosti in ponovljivosti. Spekter močnostne gostote. Klasične na Fourierjevi transformaciji temelječe in moderne (parametrične) metode za spektralno analizo slučajnih signalov. Podatkovna okna. Modeliranje slučajnih signalov. Linearna predikcija. Lastnosti in tipični postopki za obdelavo elektrofizioloških signalov (EKG, EMG, EEG). Motnje v biomedicinskih signalih in njihovo filtriranje. Optimalno in adaptivno filtriranje. Detekcija dogodkov in valovnih oblik v biomedicinskih signalih. Cepstrum in homomorfna dekonvolucija. Časovno-frekvenčna analiza nestacionarnih signalov. Zvezna in diskretna valčna transformacija (multiresolucijska analiza). Metodi PCA in PCI.

Cilji in kompetence:

Spoznati in razumeti koncept slučajnih procesov, ki je temelj za razumevanje metod za obdelavo slučajnih signalov. Razumeti delovanje različnih metod za obdelavo biomedicinskih signalov ter prepoznati njihovo praktično uporabnost na praktičnih primerih biomedicinskih signalov različnega izvora. Pridobiti sposobnost samostojno izbrati in utemeljiti ustrezen način obdelave različnih biomedicinskih in drugih signalov slučajne narave.

Predvideni študijski rezultati:

• Znanje in razumevanje:

Razširiti znanje in razumevanje področja obdelave signalov z determinističnih signalov na signale slučajne narave (večina biomedicinskih signalov). Spoznati glavne vrste signalov biomedicinskega izvora in področja uporabe obdelave biomedicinskih signalov. Osvojiti teoretično razumevanje matematičnih postopkov za obdelavo slučajnih signalov.

• Uporaba:

Praktična uporaba obravnavanih metod za obdelavo biomedicinskih in drugih slučajnih signalov. Reševanje problemov obdelave biomedicinskih in drugih slučajnih signalov z izbranim programskim orodjem (MATLAB).

• Refleksija:

Analizirati (samostojno in z izmenjavo mnenj v skupini) zadani problem. Izbrati ustrezne postopke za obdelavo glavnih oblik signalov glede na zastavljeni cilj obdelave ter svojo izbiro utemeljiti.

• Prenosljive spretnosti:

Samostojno ali v skupini poiskati dodatne ustrezne vire informacij potrebnih za reševanje zadanega problema. Sodelovati v teamu s kolegi pri analizi problema, razdelitvi nalog in sintezi rezultatov v skupno rešitev. Kritično ovrednotiti rezultate lastnega dela in dela kolegov ali drugih avtorjev.

Metode poučevanja in učenja:

Metode poučevanja vključujejo predavanja in praktične laboratorijske vaje. Predavanja: formalno podajanje ključnih elementov snovi podprto s projekcijo slikovnega gradiva ter demonstracijo delovanja posameznih metod. Primeri analitičnega reševanja nekaterih računskih nalog. Laboratorijske vaje: uporaba obravnavanih metod na krajših nalogah na signalih biomedicinskega izvora, ki vsaj delno izvirajo iz praktičnega izvajanja meritev pri drugih predmetih. Del laboratorijskih vaj se lahko nadomesti z obsežnejšo projektno nalogo, kjer študenti zastavljeni problem analizirajo, poiščejo dodatno literaturo, in predlagajo rešitev. Pri reševanju problema morajo integrirati različne dele obravnavane snovi.

Gradiva

Temeljni literatura in viri:

1. E.N. Bruce: Biomedical signal processing and signal modeling. Wiley-Interscience, 2001.
2. R.M. Rangayyan: Biomedical signal analysis: a case-study approach. Wiley-IEEE Press, 2001.
3. L. Soernmo, P. Laguna: Bioelectrical signal processing in cardiac and neurological applications. Academic Press, 2005.
4. H. Stark, J.W. Woods: Probability and random processes with applications to signal processing (3rd ed.). Prentice Hall, 2002.
5. J.L. Semmlow: Biosignal and biomedical image processing: MATLAB-based applications. CRC Press, 2004.
6. T. Jarm, S. Reberšek: Obdelava biomedicinskih signalov. Založba FE in FRI, 2005.