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Scheda Riassuntiva
Anno Accademico 2020/2021
Scuola Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
Insegnamento 055648 - FONDAMENTI DI STATISTICA E SEGNALI BIOMEDICI [C.I.]
  • 055647 - FONDAMENTI DI STATISTICA E SEGNALI BIOMEDICI [2]
Docente Bianchi Anna Maria
Cfu 5.00 Tipo insegnamento Modulo Di Corso Strutturato

Corso di Studi Codice Piano di Studio preventivamente approvato Da (compreso) A (escluso) Insegnamento
Ing Ind - Inf (1 liv.)(ord. 270) - MI (363) INGEGNERIA BIOMEDICA*PZZZZ055648 - FONDAMENTI DI STATISTICA E SEGNALI BIOMEDICI [C.I.]

Obiettivi dell'insegnamento

Scopo del corso è fornire le basi per la comprensione del trattamento e dell'elaborazione di segnali biomedici con l’introduzione alle loro caratteristiche, ai modelli di generazione e alle elaborazioni elementari e di più generale utilizzo.


Risultati di apprendimento attesi

L’obiettivo del corso è quello di permettere allo studente:

 

Descrittori di Dublino

Risultati di apprendimento attesi

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding);

- di conoscere e comprendere le caratteristiche principali di un segnale o serie temporale con particolare riferimento ai segnali biomedici

- di conoscere i metodi per l’analisi in frequenza dei segnali e i metodi per la stima delle proprietà spettrali di un segnale

- di conoscere e saper classificare i filtri numerici sulla base delle conoscenze acquisite nel dominio delle frequenze e di saper riconoscere le caratteristiche principali dei filtri

- di conoscere e comprendere i modelli parametrici per la stima spettrale di un segnale

- di conoscere e comprendere le principali tecniche di estrazione di informazione da segnali biomedici, quali ad esempio ECG, EEG, potenziali evocati, potenziali evento relati, respiro e pressione arteriosa

- di riconoscere le principali tipologie di immagini biomediche

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding);

- di saper applicare i metodi per l’analisi in frequenza dei segnali, valutando le proprietà e le caratteristiche delle diverse trasformate di Fourier

- di applicare i metodi per la stima delle proprietà spettrali di un segnale nei diversi contesti e di valutarne i vantaggi e svantaggi rispetto ai metodi non parametrici

- di saper progettare filtri numerici sulla base delle conoscenze acquisite nel dominio delle frequenze

- di saper utilizzare i modelli parametrici per la stima spettrale di un segnale e di valutarne i vantaggi e svantaggi rispetto ai metodi non parametrici

- di essere in grado di identificare le caratteristiche progettuali di un convertitore analogico-digitale per un segnale, di stimare il suo contenuto spettrale e correlazioni nel dominio del tempo e delle frequenze

Autonomia di giudizio (making judgements);

di saper identificare le caratteristiche principali dei segnali e di saper valutare la correttezza dei diversi approcci per l’analisi di segnali biomedici con caratteristiche diverse (sia nel domino del tempo che nelle frequenze)

Abilità comunicative (communication skills);

di saper utilizzare un linguaggio appropriato e i formalismi matematici per la descrizione dei segnali biomedici

Capacità di apprendere (learning skills).

di essere in grado di affrontare metodi più avanzati a partire dalle conoscenze di base fornite dal corso

 


Argomenti trattati

Caratterizzazione dei biosegnali nel dominio del tempo (periodicità, stazionarietà, proprietà statistiche)

Analisi in frequenza di segnali biomedici: Serie di Fourier, Trasformata di Fourier, DTFT, DFT, FFT. Trasformata Z.

Filtri numerici FIR e IIR: metodi di progettazione e applicazioni.

Processi stazionari ed ergodici - Funzione di autocorrelazione e cross-correlazione – rapporto segnale e rumore (SNR) Acquisizione, campionamento, conversione analogico digitale

Detezione di onde: distanze onda/template, cross-correlazione, filtri matched - Miglioramento SNR: media sincrona.

Valutazione di riconoscitori: sensitività, specificità, curve ROC

Analisi spettrale: spettro di energia, spettro di potenza - Periodogramma - Risoluzione spettrale, finestratura e zero-padding.

Modelli parametrici: modelli approccio predittivo, metodo dei minimi quadrati, equazioni di Yule Walker, stima spettrale parametrica, filtro sbiancante.

Introduzione alle Bioimmagini: mappe, proiezioni, tomografie. Teorema del campionamento in 2D. Ricostruzione tomografiche mediante retroproiezione.


Prerequisiti

Conoscenze di base acquisite nei corsi di Analisi 1 e 2: operazioni di integrazione e serie numeriche, numeri complessi e loro proprietà, integrali.


Modalità di valutazione

Il Corso prevede una prova in itinere facoltativa, ma fortemente consigliata alla fine delle lezioni per ciascuno dei 2 moduli del Corso Integrato (parte [1] "Fondamenti di Statistica" e parte [2] "Fondamenti di Segnali Biomedici"). Ognuna delle due prove in itinere consisterà in uno scritto sugli argomenti trattati nelle lezioni e nelle esercitazioni d'aula, e potrà essere recuperata negli appelli regolari.

Il superamento dell'esame è subordinato al raggiungimento della sufficienza nelle singole prove (votazione >=18/30). Una prova di laboratorio in aula informatizzata e una prova orale potranno completare l'esame rispettivamente per la prima e per la seconda parte.

Il voto totale è la media delle votazioni ottenute nelle 2 parti del Corso.

 


Bibliografia
Risorsa bibliografica obbligatoriaAppunti Lezioni ed Esercitazioni. Esempi Temi d'Esame.
Note:

Disponibile su http://beep.metid.polimi.it il materiale relativo alle elezioni ed esercitazioni dispponibile per il download. Altro materiale aggiuntivo segnalato per parti specifiche del corso.

Risorsa bibliografica facoltativaC. Prati, Segnali e sistemi per le telecomunicazioni, Editore: McGrawHill
Risorsa bibliografica obbligatoriaRangayan R.M., Biomedical Signal Analysis. A case study approach., Editore: Wiley Interscience
Risorsa bibliografica obbligatoriaBianchi A.M., Corino V.D.A., Signorini M.G., Fondamenti di segnali per ingegneria biomedica, Editore: McGraw-Hill Education, ISBN: 978-13-090-9012-1

Forme didattiche
Tipo Forma Didattica Ore di attività svolte in aula
(hh:mm)
Ore di studio autonome
(hh:mm)
Lezione
30:00
45:00
Esercitazione
20:00
30:00
Laboratorio Informatico
0:00
0:00
Laboratorio Sperimentale
0:00
0:00
Laboratorio Di Progetto
0:00
0:00
Totale 50:00 75:00

Informazioni in lingua inglese a supporto dell'internazionalizzazione
Insegnamento erogato in lingua Italiano
schedaincarico v. 1.6.5 / 1.6.5
Area Servizi ICT
23/04/2021