Presentazione

Organizzazione della Didattica

DM270
SCIENZE STATISTICHE ORD. 2014


9

Corsi comuni

 

Frontali Esercizi Laboratorio Studio Individuale
ORE: 72 0 0 69

Periodo

AnnoPeriodo
I anno2 semestre

Frequenza

Facoltativa

Erogazione

Convenzionale

Lingua

Inglese

Calendario Attività Didattiche

InizioFine
27/02/201709/06/2017

Tipologia

TipologiaAmbitoSSDCFU
affine/integrativo Nessun ambitoING-INF/069


Responsabile Insegnamento

ResponsabileSSDStruttura
Prof.ssa SACCOMANI MARIA PIAING-INF/06Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione

Altri Docenti

Non previsti.

Attività di Supporto alla Didattica

Non previste.

Bollettino

I prerequisiti fanno riferimento al corso di Segnali e Sistemi: Segnali a tempo continuo e discreto. Segnali notevoli. Convoluzione. Studio in frequenza: trasformata di Fourier, serie di Fourier. Sistemi lineari tempo-invarianti: risposta impulsiva, risposta in frequenza, funzione di trasferimento a tempo continuo e discreto.

Il corso si propone di fornire delle conoscenze di base su metodologie per l'elaborazione numerica di dati, segnali ed immagini in campo biomedico. Verra' introdotta ed approfondita la teoria su cui tali metodologie si basano, attraverso lo studio e la discussione di alcuni casi di studio.

Lezioni frontali, laboratorio di informatica durante l'orario di lezione, seminari.

Origine e caratteristiche di dati, segnali e immagini biomedici. Scopi dell’elaborazione numerica dei segnali ed immagini biomediche. I segnali bioelettrici: l'elettrocardiogramma (ECG), il fonocardiogramma, l'elettromiogramma, ecc. e loro caratteristiche. Richiami alla conversione analogico/digitale dei segnali. Caso di studio: problemi dovuti alla scelta della frequenza di campionamento, all'aliasing, all'errore di quantizzazione nel segnale ECG. I potenziali evocati. Media dei potenziali e proprieta’. Casi di studio: come rimuovere i diversi tipi di rumore nel segnale elettrocardiografico. Teoria richiesta per affrontare i casi di studio: richiami ai sistemi Lineari Tempo Invarianti (LTI), filtri FIR e IIR, rappresentazione in frequenza dei segnali a tempo discreto e dei sistemi LTI. Filtri ideali e filtri reali. Studio della Trasformata Zeta (ZT) e delle sue proprieta'. Soluzione dei casi di studio: progetto di filtri digitali FIR e IIR tramite posizionamento di zeri e poli nel piano complesso. Esempi ed esercizi. Riconoscimento di forme d'onda. Schema di un riconoscitore. Casi di studio: riconoscimento del complesso QRS nel segnale ECG e analisi dell'ECG fetale. Soluzione: algoritmo di Pan-Tompkins e metodi basati sul template (filtro matched). Analisi spettrale. Perchè e come si valuta la densita' spettrale del segnale. Metodi non parametrici basati sulla FT: il periodogramma. Caso di studio: analisi spettrale del fonocardiogramma per la valutazione di protesi valvolari. Principali caratteristiche dell’immagine (segnale 2D). Cenni al sistema visivo umano. Codifica e campionamento delle immagini. L'istogramma dell'immagine. L'equalizzazione dell'istogramma. Miglioramento dell’immagine (Image enhancement) nel dominio spaziale: operatori puntuali, locali e globali. L'Angiografia Digitale Sottrattiva (DSA). Il miglioramento dell’immagine nel dominio delle frequenze. La trasformata di Fourier bidimensionale e sue proprieta’. Filtri passa-basso e passa-alto e passa-banda. La compressione dell'immagine. Applicazioni in medicina clinica. Applicazioni di tutte le metodologie studiate alle bioimmagini. Caratteristiche dei dati biochimici per lo studio di sistemi biologici/fisiologici. Descrizione dell’errore di misura dei dati. Descrizione statistica dei dati sperimentali. Media e varianza. Retta di regressione. Teoria delle decisioni. Verifica di ipotesi. Cenni di modellistica di sistemi biologici\fisiologici per la descrizione di dati sperimentali in vivo ed in vitro. Definizione di un modello esponenziale ingresso-uscita e di un modello monocompartimentale. Stima parametrica dei modelli visti da dati sperimentali.

L'esame e' costituito da due parti: 1° parte: esame scritto con domande aperte sul programma svolto a lezione. 2° parte: prova pratica di Matlab da svolgere al calcolatore. Le due prove sono inscindibili (non se ne può ripetere una sola delle due).

Homework, esame scritto e prova in Matlab.

R.M. Rangayyan, Biomedical Signal Analysis: A Case-Study Approach. New York: Wiley/IEEE Press, 2002 A.V. Oppenheim, R.W. Schafer, Elaborazione Numerica dei Segnali. Milano: Franco Angeli, 2009 R.C Gonzales, R.E. Woods, Digital Image Processing. New Jersey: Prentice Hall, 2008 C. Cobelli, D. Foster, G. Toffolo, Tracer Kinetics in Biomedical Research. From Data to Model. New York: Kluwer Academic, Plenum Publishers, 2000 R.M. Rangayyan, Biomedical Signal Analysis 2nd ed.. New York: Wiley/IEEE Press, 2015

Appunti e lucidi del corso. I files .PDF delle lezioni ed eventuale materiale aggiuntivo saranno disponibili sulla pagina web del corso (area riservata) alcuni giorni prima delle lezioni. Articoli scientifici. Testi consigliati.