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a Ciclo Unico
Scuola di Ingegneria
BIOINGEGNERIA
Insegnamento
ELABORAZIONE DI SEGNALI BIOLOGICI
INL1001851, A.A. 2018/19

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2018/19

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
BIOINGEGNERIA
IN0532, ordinamento 2011/12, A.A. 2018/19
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Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese BIOLOGICAL SIGNAL PROCESSING
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DEI)
Sito E-Learning https://elearning.dei.unipd.it/course/view.php?idnumber=2018-IN0532-000ZZ-2018-INL1001851-N0
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile GIANNA MARIA TOFFOLO ING-INF/06

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Ingegneria biomedica ING-INF/06 9.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 9.0 72 153.0

Calendario
Inizio attività didattiche 25/02/2019
Fine attività didattiche 14/06/2019

Syllabus
Prerequisiti: Trasformate di Fourier, Laplace e Zeta
Rappresentazioni di segnali e sistemi a tempo continuo e discreto
Analisi di sistemi a tempo continuo e discreto
Variabili aleatorie continue e discrete
Probabilità condizionate
Processi aleatori
Stimatori e loro proprietà
Concetti di base sulla formulazione e identificazione di modelli matematici di sistemi dinamici
Conoscenze e abilita' da acquisire: Verranno acquisite le conoscenze di base di metodi per l’analisi e l’interpretazione di segnali biologici, anche attraverso una integrazione tra l’approccio modellistica e di trattamento del segnale. Verrà inoltre sviluppata esperienza e competenza sulle problematiche legate all'elaborazione dei segnali e su aspetti applicativi e implementativi dei metodi disponibili, in particolare sulle modalità di validazione e di confronto tra soluzioni alternative, di valutazione su dati reali e simulati dei risultati, anche alla luce della loro valenza clinico/biologica.

Verranno altresì acquisite conoscenze specifiche in settori applicativi di interesse, principalmente nel campo dell'analisi di segnali bioelettrici quali ECG, EEG, EMG,EP, ERP con finalità sia in ambito clinico che di ricerca.
Modalita' di esame: La prova d'esame comprende:
- una prova scritta, relativa al programma svolto in aula
- una prova scritta relativa all'attività di laboratorio, che può essere sostituita dalla presentazione di una tesina relativa ad un problema di elaborazione di segnali biologici,
- una breve discussione orale
La tesina viene assegnata durante il corso, prevede una parte da svolgere individualmente e una parte da svolgere in piccoli gruppi.

Il voto finale viene calcolato combinando in una somma pesata i voti conseguiti nelle due prove, con pesi rispettivamente 2/3 e 1/3 e poi aggiustando il risultato sulla base dell'esito della discussione orale.
Criteri di valutazione: Verranno valutate la comprensione e padronanza degli argomenti trattati e le conoscenze acquisite, sia sul piano teorico che applicativo, con particolare riferimento alle capacità di elaborazione autonoma, di comunicazione dei concetti e metodologie appresi durante il corso, di generalizzazione delle conoscenze acquisite, in modo da poter affrontare e risolvere problemi connessi con l'elaborazione di segnali biologici
Contenuti: Aspetti generali dell’analisi e interpretazione dei segnali biologici. Rapresentazioni deterministiche ed aletorie di segnali biologici. Identificazione di modelli AR/MA/ARMA mono e multivariati. Metodi parametrici di analisi spettrale. Analisi di ordine superiore: bispettri e coerenza. Analisi spettrale tempo-frequenza: trasformate wavelet. Classificazione diagnostica di biosegnali: estrazione e selezione di parametri, metodi di classificazione bayesiana, validazione del classificatore. Laboratorio: acquisizione di segnali bioelettrici ed elaborazione dei risultati; stima di alcune grandezze statistiche, per variabili e segnali aleatori; implementazione su segnali bioelettrici reali e simulati di metodi di identificazione di modelli AR, analisi spettrale e di coerenza, analisi spettrale tempo-frequenza;progetto e validazione di classificatori bayesiani.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: L'impostazione didattica prevede che la formazione teorico-scientifica, impartita con lezioni ed esercitazioni in aula, (circa 2/3 delle ore disponibili) sia integrata da una attività guidata in laboratorio (circa 1/3 delle ore), volta a sviluppare una maggiore consapevolezza sugli aspetti applicativi e implementativi degli argomenti affrontati
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Il materiale didattico è reso disponibili agli studenti iscritti al corso sul sito MOODLE del corso stesso. Tale materiale comprende dispense e slides delle lezioni in formato PDF, il materiale relativo alle esercitazioni svolte a lezione e alle attività di laboratorio, esercizi aggiuntivi utili per la preparazione all'esame. Sono inoltre segnalati nelle slides della lezione introduttiva alcuni testi utili per la consultazione.
Testi di riferimento:

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Laboratory
  • Problem based learning
  • Case study
  • Working in group
  • Problem solving
  • Mappe concettuali
  • Files e pagine caricati online (pagine web, Moodle, ...)

Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
  • Moodle (files, quiz, workshop, ...)
  • Matlab

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Salute e Benessere