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Scheda Riassuntiva
Anno Accademico 2014/2015
Scuola Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
Insegnamento 085856 - FONDAMENTI DI STATISTICA E SEGNALI BIOMEDICI [C.I.]
  • 085855 - FONDAMENTI DI STATISTICA E SEGNALI BIOMEDICI [2]
Docente Signorini Maria Gabriella
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* AM085856 - FONDAMENTI DI STATISTICA E SEGNALI BIOMEDICI [C.I.]
Ing Ind - Inf (Mag.)(ord. 270) - MI (471) BIOMEDICAL ENGINEERING - INGEGNERIA BIOMEDICA* AM096739 - FONDAMENTI DI STATISTICA E SEGNALI BIOMEDICI [2]

Programma dettagliato e risultati di apprendimento attesi
  OBIETTIVO - 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. PROGRAMMA Caratterizzazione di biosegnali nel dominio del tempo- Periodicità, stazionarietà - Processi stazionari. Ergodici - Funzione di autocorrelazione – SNR – Acquisizione, campionamento, conversione A/D - Funzione di Autocorrelazione e Crosscorrelazione – Analisi in frequenza di segnali biomedici - Serie di Fourier - Trasformata di Fourier, DFT, FFT - Trasformata z - Filtri numerici FIR e IIR: metodi di progetto e applicazioni - Detezione di onde: distanze onda/template, correlazione, filtri matched - Miglioramento SNR: media sincrona - Valutazione di riconoscitori: sensitività, specificità, Curve ROC - Analisi spettrale: spettro di energia, spettro di potenza - Periodogramma - Risoluzione tempo/frequenza - Modelli parametrici - Regressione lineare multipla - Modelli AR ed ARX. - Stima ai minimi quadrati - Stima spettrale parametrica - Filtraggio ottimo a minima varianza - Filtro di Wiener. Filtro Widrow. Introduzione alle Bioimmagini - Principi per l'estrazione di proiezioni. Sinogramma. Trasformata di Radon - Ricostruzione Tomografica. Retroproiezione filtrata.    BASICS OF BIOMEDICAL SIGNALS OBJECTIVE  Aim of the course is to provide the background for the comprehension of the biomedical signal processing. The biomedical signals will be described according to their principal characteristics, their generating models and the basis of processing procedures. PROGRAM  Biomedical signals in the time domain - Periodicity, stationarity - Ergodic processes - Signal to noise ratio SNR - Acquisition, sampling theorem, A/D conversion - Autocorrelation and cross-correlation functions - Frequency analysis of biomedical signals - Fourier series - Fourier transform, discrete Fourier transform, Fast Fourier transform - Z Transform - Digital filters FIR and IIR: design methods and applications -   Wave detection and classification - Matched filters - Correlation - Minimum distance. SNR improvement: averaging. Evaluation of classifiers: sensitivity, specificity, ROC graphs. Spectral analysis: energy and power spectra - Periodogram - Time/frequency resolution - Parametric models - Linear prediction. AR, ARX, ARMAX models. Least squares estimation - Parametric spectral estimation - Optimal filters. Wiener and Widrow filter. Introduction to biomedical images - Projection images - Tomographic reconstruction - Radon transform and sinogram - Filtered backprojection.

Note Sulla Modalità di valutazione
Il superamento del Corso si ottiene sostenendo una prova scritta. 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. Per maggiori dettagli sulle modalità di valutazione, si consulti la pagina WEB del corso.

Bibliografia
Risorsa bibliografica obbligatoriaAppunti Lezioni ed Esercitazioni. Esempi Temi d'Esame. Altro materiale http://beep.metid.polimi.it
Note:

Materiale relativo alle elezioni ed esercitazioni dispponibile per il download. Altro mteriale aggiuntivo segnalato per parti specifiche del corso

Risorsa bibliografica facoltativaRangayan R.M., Biomedical Signal Analysis. A case study approach, Editore: Wiley Interscience, Anno edizione: 2002
Risorsa bibliografica facoltativaDevasahayam S.R., Signal and Systems in Biomedical Engineering, Editore: Kluwer Academy Plenum Press, NY, Anno edizione: 2000
Risorsa bibliografica facoltativaTompkins W.J., Biomedical Digital Signal Processing, Editore: Prentice Hall, Anno edizione: 1993
Risorsa bibliografica facoltativaRocca F., Elaborazione Numerica dei Segnali, Editore: CUSL, Anno edizione: 1998

Mix Forme Didattiche
Tipo Forma Didattica Ore didattiche
lezione
30.0
esercitazione
20.0
laboratorio informatico
0.0
laboratorio sperimentale
0.0
progetto
0.0
laboratorio di progetto
0.0

Informazioni in lingua inglese a supporto dell'internazionalizzazione
Insegnamento erogato in lingua Italiano
Disponibilità di materiale didattico/slides in lingua inglese
Disponibilità di libri di testo/bibliografia in lingua inglese
Possibilità di sostenere l'esame in lingua inglese
Disponibilità di supporto didattico in lingua inglese
schedaincarico v. 1.6.1 / 1.6.1
Area Servizi ICT
08/12/2019