Analýza a zpracování biomedicínských dat
Kód | Zakončení | Kredity | Rozsah | Jazyk výuky |
---|---|---|---|---|
17PBBAZD | KZ | 2 | 1+1 | česky |
- Přednášející:
- Cvičící:
- Předmět zajišťuje:
- katedra biomedicínské informatiky
- Anotace:
-
Analýza časových řad, trendy, vzájemná závislost, stacionarita. Korelační a kovarianční funkce. Odhady autokorelační funkce. Vliv odstranění trendu na autokorelační strukturu. Periodogram - vztah korelogramu a periodogramu. Frekvenční spektrum, frekvenční spektrum náhodných signálů. Lineární frekvenční filtr. ARMA, MA, AR proces. Spektrální analýza. FFT, neparametrické metody odhadu spektra. Klady a zápory spektrální analýzy. Opakovaná měření a jejich analýza. Identifikace parametrů AR a ARMA modelu. Predikce. Bivariační analýza časových řad - křížová korelace a kovariance, jejich odhady. Bispektrum.
- Požadavky:
-
Klasifikovaný zápočet: Písemný test na 60 minut z okruhu odpřednášené látky. Celkem pět otázek (klasifikace dat, metody zpracování obrazu, metody výběru příznaků, informace a entropie, vizualizace dat). Každý příklad je hodnocen stejně a to 20 body. Celkem je potřeba získat alespoň 50 bodů. Výsledná známka je určena dle standardní klasifikační stupnice ECTS.
- Osnova přednášek:
-
1. Analýza časových řad - základní pojmy, trendy, vzájemná závislost, stacionarita.
2. Korelační a kovarianční funkce. Odhady autokorelační funkce.
3. Vliv odstranění trendu na autokorelační funkci.
4. Periodogram - vztah korelogramu a periodogramu.
5. Frekvenční spektrum, frekvenční spektrum náhodných signálů.
6. Lineární frekvenční filtr.
7. ARMA, MA, AR proces.
8. Spektrální analýza. FFT,
9. Neparametrické metody odhadu spektra. Klady a zápory spektrální analýzy.
10. Opakovaná měření a jejich analýza.
11. Identifikace parametrů AR modelu.
12. Predikce.
13. Bivariační analýza časových řad - křížová korelace a kovariance,
14. Odhady křížové korelace a kovariance. Bispektrum.
- Osnova cvičení:
- Cíle studia:
-
seznámit studenty se základními metodami se základními metodami statistického zpracování časových řad, typicky se vyskytujících v biologii a medicíně
- Studijní materiály:
-
[1]Kotek Z., Mařík V., Hlaváč V., Psutka J., Zdráhal Z.: Metody rozpoznávání a jejich aplikace, Academia Praha 1993, ISBN 80-200-0297-9
[2]Mařík V., Štěpánková O., Lažanský J. a kol.: Umělá inteligence, díly 1 až 4, Academia Praha 1993 až 2004, ISBN 80-200-0502-1 (soubor)
[3]Jiřina M.: Neuronové sítě a jejich využití v biomedicínském inženýrství, habilitační práce, ČVUT FBMI, Katedra biomedicínské informatiky, Kladno, 2005
[4]Meloun M., Militký J. : Statistická analýza experimentálních dat, Academia, Praha, 2004.
[5]Meloun M., Militký J., Hill M.: Počítačová analýza vícerozměrných dat v příkladech, Academia, Praha, 2005.
[6]Hebák P., Hustopecký J. a kol.: Vícerozměrné statistické metody, díl 1-3, Informatorium, Praha, 2006
[7]Diggle P.J. Time Series. A Biostatistical Introduction. Clarendon Press. Oxford 1996
[8]Weiss S.M., Indurkhya N. Predictive Data Mining
- Poznámka:
- Další informace:
- Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje
- Předmět je součástí následujících studijních plánů:
-
- Bakalářský studijní obor Biomedicínský technik - prezenční (povinně volitelný předmět)