Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2023/2024
UPOZORNĚNÍ: Jsou dostupné studijní plány pro následující akademický rok.

Biologické signály

Přihlášení do KOSu pro zápis předmětu Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
F7PBKBS-I Z,ZK 5 2P+2C česky
Garant předmětu:
Václava Piorecká
Přednášející:
Václava Piorecká, Marek Piorecký
Cvičící:
Christiane Malá, Marek Piorecký, Zoltán Szabó
Předmět zajišťuje:
katedra biomedicínské techniky
Anotace:

Cílem předmětu je seznámit studenty se základními pojmy z oboru zpracování biomedicínských dat, s pokročilými moderními metodami analýzy biologických signálů v časové i kmitočtové oblasti, se zásadami snímání biosignálů pro zachování jejich diagnostických vlastností a s jejich zobrazením pro lékařské účely. Student bude schopen využít těchto znalostí pro řešení inženýrských problémů v oblasti zpracování biologických signálů. Studenti se v rámci předmětu seznámí s vlastnosti biologických signálů. Způsoby vzniku, snímání a základní parametry biosignálů nutné pro specializace u. Signály srdce, mozku, svalů, nervového systému. Metody a algoritmy zpracování a vyhodnocování nejdůležitějších biologických (zejména elekrofyziologických) signálů, předzpracování, filtrace, analýza v časové i frekvenční oblasti. Využití moderních metod spektrální analýzy. Zobrazení výsledků, topografické mapování, metoda zhuštěných spektrálních kulis. Adaptivní segmentace nestacionárních signálů. Aplikace metod umělé inteligence. Metody automatické klasifikace signálů - učení bez učitele, shluková analýza. Neuronové sítě. Praktické aplikace zpracování biosignálů.

Požadavky:

Zápočet:

Podmínky k udělení zápočtu

A. Účast na cvičení, max. 2 omluvené absence.

B. Odevzdané vypracované protokoly z měření.

C. Prezentace na vybrané téma (5-10min, PowerPoint).

D. Úspěšné zvládnutí testu na konci semestru obsahující otázky z praktických měření.

Zkouška:

A. Bez získání zápočtu a zápisu zápočtu do KOSu není možné realizovat zkoušku.

B. Zkouška je tvořena písemným testem, kde je kombinována varianta odpovědí typu ABC- 1 bod a varianta, kdy je třeba odpovídat písemně - 5 bodů.

Celkové hodnocení z předmětu:

A. Viz klasifikační stupnice ECTS dle studijního řádu ČVUT. 100 bodů je rozděleno mezi jednotlivé části následovně: maximálně 30 % za získaný zápočet a maximálně 70 % za úspěšně absolvovaný test/zkoušku.

B. Minimum získaných bodů je 50. Student musí získat minimálně 15 bodů za zápočet a minimálně 35 bodů za test/zkoušku.

Osnova přednášek:

Osnova přednášek:

1. Úvod do zpracování biosignálů. Motivace. Charakteristika základních biosignálů EEG, EKG, EOG, EMG. Spontánní EEG aktivita. Spánková polygrafie (polysomnografie). Artefakty. Původ, zdroje, diagnostické využití.

2. Statistické charakteristiky biosignálů. Pravděpodobnostní rozložení. Stochastické procesy, analýza časových řad. Nestacionarita EEG. Frekvenční rozsah a pásma. Uživatelský interface. Formáty dat.

3. Sběr a předzpracování biologických dat. Základní řetězec převodu do počítače. A/D převodníky, problémy vzorkování a kvantizace signálu. Nyquistův teorém. Chyby při převodu. Úprava signálu. Aliasing. Filtrace. Trendy.

4. EKG, způsob měření a základní charakteristiky signálu. EOG, způsob měření a základní charakteristiky signálu.

5. EMG, způsob měření a základní charakteristiky signálu. Multimodální monitoring.

6. Evokované potenciály, VEP, AEP, SEP, BAEP, MEP.

7. Spektrální analýza biosignálů I. - Základní metody. Parametrické a neparametrické metody. Periodogram, AR model. Praktické problémy odhadu spektra. Křížové spektrum, koherence a fáze. Spektrální analýza a syntéza signálů pomocí FFT. Filtrace, odstraňování šumu.

8. Spektrální analýza biosignálů II. - Aplikace. Metoda zhuštěných spektrálních kulis (CSA). Inter-hemisferická a lokální koherence.

9. Multikanálová adaptivní segmentace. Motivace. Nestacionarita biosignálů. Základní metody. Multikanálová on-line adaptivní segmentace. Extrakce příznaků. Nastavení parametrů. Přednosti a omezení metod. Další segmentační algoritmy.

10. Metody automatické klasifikace I. Učení bez učitele. Základní algoritmy shlukové analýzy. K-means algoritmus. Optimální počet tříd. Limity a omezení shlukové analýzy. Fuzzy shluková analýza.

Osnova cvičení:

Osnova cvičení:

1. Úvod, měření reakční doba

2. Měření EMG

3. Měření EEG

4. Měření EKG I

5. Měření EKG II + puls

6. Vyhodnocení EKG v Matlabu

7. Měření EOG

8. Měření respirace

9. UZ

10. Test

Cíle studia:
Studijní materiály:

Povinná literatura:

[1] KRAJČA, Vladimír. Číslicové zpracování neurofyziologických signálů. V Praze: ČVUT, 2011. ISBN 978-80-01-04721-7.

[2] KRAJČA, Vladimír, MOHYLOVÁ Jitka. Zpracování signálů v lékařství. Žilinská universita 2005. ISBN 80-8070-341-8.

Doporučená literatura:

[1] Rozman J. a kol. Elektronické přístroje v lékařství, (kapitola v knize: Petránek S., Krajča V., Diagnostika mozku). Academia Praha 2006, pp. 53-67

[2] MIKE X. COHEN. Analyzing neural time series data: theory and practice. 2014. ISBN 0262019876.

[3] http://mikexcohen.com/lectures.html

Poznámka:
Rozvrh na zimní semestr 2023/2024:
Rozvrh není připraven
Rozvrh na letní semestr 2023/2024:
06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00
Po
Út
místnost KL:A-012

Malá C.

08:00–09:50
(přednášková par. 1
paralelka 2)

Kladno FBMI
Laboratoř biosignálů
místnost KL:A-012

Malá C.

10:00–11:50
(přednášková par. 1
paralelka 1)

Kladno FBMI
Laboratoř biosignálů
místnost KL:C-4
Piorecká V.
Piorecký M.

12:00–13:50
(přednášková par. 1)
Kladno FBMI
C4, Malý sál
St
Čt

Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 22. 5. 2024
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet5959706.html