Italiano.

 

Practical Guide for Biomedical Signals Analysis Using Machine Learning Techniques: A MATLAB? Based Approach. Abdulhamit Subasi. Elsevier Academic Press R.M. Rangayyan, Biomedical signal analysis, IEEE Press, 2002;
Dispense e materiali fornite dal docente sulla piattaforma e-learning.

 

Il corso fornisce le basi teoriche e metodologiche per l?analisi dei segnali biomedici nel dominio del tempo, della frequenza e tempo-frequenza, con particolare attenzione a:

acquisizione e digitalizzazione del segnale fisiologico;
filtraggio e preprocessing;
analisi spettrale;
estrazione di feature per diagnosi e monitoraggio;
introduzione all?analisi di segnali non stazionari.


Al termine del corso lo studente sara in grado di:

modellare un segnale biomedico discreto;
applicare trasformate e filtri digitali;
interpretare risultati in chiave fisiologica;
implementare semplici algoritmi in MATLAB o Python.


 

Conoscenza elementi di fisiologia, analisi matematica e fisica. Elementi di programmazione Matlab

 

Il programma sara sviluppato mediante lezioni frontali ed esercitazioni. E' prevista l'esecuzione di project work.

 

La verifica finale consiste in un test scritto a risposta multipla, aperta e risoluzione di semplici problemi. La verifica ha l?obiettivo di verificare la capacita dello studente di applicare le conoscenze metodologiche a scenari applicativi, in linea con i risultati di apprendimento previsti La valutazione attribuita allo studente sara basata sui seguenti giudizi: una conoscenza di base sufficiente ma lacunosa (votazione 18-22/30), una conoscenza discreta con capacita di illustrare con chiarezza gli argomenti (23-25/30), buona capacita di illustrare gli argomenti con padronanza della materia (26-28/30), ottima conoscenza della materia muovendosi con dimostrando padronanza nell?organizzare conoscenze multidisciplinari, anche individuando connessioni e differenze tra i diversi metodi di anlaisi dei segnali (28-30/30). La lode e riservata a chi supera test scritto rispondendo correttamente a tutte le domande formulate. Il test e da completare in 120 minuti. I punteggi di ogni esercizio sono indicati nella consegna.


Gli studenti e le studentesse con disabilita, DSA o altri bisogni educativi speciali possono usufruire di un trattamento individualizzato in sede di esame, nel rispetto della normativa e di quanto previsto nella Carta dei Servizi di Ateneo (https://www.unich.it/sites/default/files/2024-02/carta_dei_servizi_0.pdf), previa intesa con il docente della materia. Per richiedere le misure compensative e dispensative e necessario afferire al Servizio CON_TE_STO seguendo la procedura indicata nella Carta dei Servizi.
Si invitano gli studenti e le studentesse a prendere contatti con la/il docente durante lo svolgimento delle lezioni, o comunque con largo anticipo rispetto alla data dell?appello, per conoscere le modalita di esame e le misure che sono accettate.
Per essere orientati e indirizzati ai diversi servizi offerti dall?Ateneo e possibile contattare il Docente Referente del Dipartimento: Prof.ssa Laura Marzetti.




 

 

Il corso utilizzera materiali digitali, con l'adozione di libri di testo e dispense disponibili in formato digitale

 

Tutte le tecniche presentate nel corso dell'insegnamento vedranno un'applicazione pratica a segnali biologici reali. A tale scopo, verranno presentate le caratteristiche dei seguenti segnali biomedici: - ECG; - EEG; - EMG; - EGG; - fNIRS; - PPG. Per ogni tipologia di segnale verranno evidenziati i presupposti fisiologici e verranno introdotte le tecniche di elaborazione normalmente impiegate in clinica o nell'ambito di ricerca. RICEVIMENTO: Il docente riceve gli studenti il Martedi, dalle 13 alle 15, o previo appuntamento via email: arcangelo.merla@unich.it