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Scheda Riassuntiva
Anno Accademico 2019/2020
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 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*PZZZZ085856 - FONDAMENTI DI STATISTICA E SEGNALI BIOMEDICI [C.I.]
Ing Ind - Inf (Mag.)(ord. 270) - MI (471) BIOMEDICAL ENGINEERING - INGEGNERIA BIOMEDICA*PZZZZ096739 - FONDAMENTI DI STATISTICA E SEGNALI BIOMEDICI [2]

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 Matematica: operazioni di integrazione e serie numeriche, numeri complessi e loro proprietà


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. 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 facoltativaBianchi A.M., Corino V.D.A., Signorini M.G., Fondamenti di segnali per ingegneria biomedica, Editore: McGraw-Hill Education, Anno edizione: 2017, ISBN: 978-13-090-9012-1
Risorsa bibliografica facoltativaC.Prati, Segnali e sistemi per le telecomunicazioni, Editore: McGrawHill
Risorsa bibliografica facoltativaRangayan R.M., Biomedical Signal Analysis. A case study approach, Editore: Wiley Interscience, Anno edizione: 2002
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

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
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
20/01/2020