Рабочая программа дисциплины Б.3.Б.12. «Автоматизация и обработка биомедицинской информации»

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет)» МИРЭА

УТВЕРЖДАЮ Декан факультета кибернетики __________________ «____» ______________ 20____ г.

СОГЛАСОВАНО Учебно-методический совет факультета кибернетики ___________________ «____» ______________ 20____ г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

Б.3.Б.12. «Автоматизация и обработка биомедицинской информации»

Направление подготовки

201000 «Биотехнические системы и технологии»

Профиль подготовки

«Биотехнические и медицинские аппараты и системы»

Квалификация (степень) выпускника

бакалавр

Форма обучения

очная

Москва 2011

1. Цель освоения дисциплины

Дисциплина «Автоматизированная обработка биомедицинской информации» имеет своей целью формирование у обучающихся общекультурных (ОК-1, ОК-10) и профессиональных (ПК-1, ПК-2, ПК-3, ПК-5, ПК-6, ПК-18, ПК-19, ПК-20, ПК-21) компетенций в соответствии с требованиями ФГОС ВПО по направлению подготовки 201000 «Биотехнические системы и технологии» (квалификация (степень) «Бакалавр»).

Цель освоения дисциплины «Автоматизированная обработка биомедицинской информации»:

Дать студентам необходимые знания по:

·  основным требованиям к специализированным системам цифровой обработки медико-биологической информации;

·  способам классификации цифровой биомедицинской информации;

·  основам методов анализа цифровых биомедицинских сигналов и данных;

Цель изучения дисциплины.

Получение знаний по:

·  методам цифровой обработки экспериментальных данных

·  основам цифровой обработки сигналов

Познакомить:

·  с принципами классификации цифровых экспериментальных данных

·  с основными критериями цифровой обработки сигналов

Научить:

·  использовать накопленные знания при разработке алгоритмического обеспечения систем цифровой обработки сигналов и данных в биомедицинских приборах

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

Знать:

·  понятия и определения теории цифровой обработки информации;

·  Способы классификации и описания систем цифровой обработки экспериментальных данных;

·  методы решения задач оценивания неопределенных параметров цифровых сигналов;

Уметь:

·  производить классификацию оцифрованных экспериментальных данных;

·  пользоваться техникой дискретных преобразований Фурье в цифровом спектральном анализе;

Владеть:

·  практическими навыками по методам цифровой обработки биомедицинских информации

2. Место дисциплины в структуре основной образовательной программы (ООП) бакалавриата

Дисциплина «Автоматизация и обработка биомедицинской информации» относится к базовой части профессионального цикла дисциплин ООП направления подготовки бакалавров 201000 «Биотехнические системы и технологии».

При освоении дисциплины «Автоматизированная обработка биомедицинской информации» обучающимся необходимо:

Знать:

·  основные методы математического анализа;

·  основы дискретной математики.

Уметь:

·  использовать знание английского языка в профессиональной деятельности;

·  применять вычислительную технику для решения практических задач;

·  ставить задачу и разрабатывать методы ее решения с использованием прикладных систем программирования и стандартных математических пакетов типа «MATLAB»;

Владеть:

·  методами математического анализа;

·  методами дискретной математики;

Эти знания, умения и навыки должны быть приобретены в результате освоения следующих дисциплин, предшествующих дисциплине «Автоматизация и обработка биомедицинской информации»:

–  Математический анализ;

–  Дискретная математика;

–  Иностранный (английский) язык;

–  Программирование и основы алгоритмизации.

Дисциплина является предшествующей для следующих дисциплин и практик:

-  Научно-производственная практика;

-  Выпускная квалификационная работа.

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

В результате освоения дисциплины «Автоматизированная обработка биомедицинской информации» обучающийся частично обладает следующими компетенциями в виде знаний, умений, владений:

·  владеет культурой мышления, способен к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке целей и выбору путей ее достижения (ОК-1):

-  умеет обобщать и конкретизировать понятия предметной области анализа медико-биологических процессов;

-  умеет анализировать предметную область для идентификации объектов и классов;

·  готовностью использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применяет методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-10);

-  знает законы физики, химии и биологии, применительно к живым системам;

-  владеет методами математического моделирования законов естествознания;

·  способен представить адекватную современному уровню знаний научную картину мира на основе знания основных положений, законов и методов естественных наук и математики (ПК-1);

-  способен обобщить законы естественных наук на технические объекты;

-  способен давать математическое описание проявлениям законов естественных наук в медико-биологических системах;

·  способен выявить естественнонаучную сущность проблем, возникающих в ходе профессиональной деятельности, привлечь для их решения соответствующий физико-математический аппарат (ПК-2);

-  использовать математическое описание проблем, возникающих в ходе профессиональной деятельности;

·  готов учитывать современные тенденции развития электроники, измерительной и вычислительной техники, информационных технологий в своей профессиональной деятельности (ПК-3);

-  готов творчески использовать новые достижения электроники и вычислительной техники для эффективного решения медико-биологических задач;

·  готов использовать основные приемы обработки и представления экспериментальных данных (ПК-5);

-  готов изучать и адаптировать классические и новые методы обработки и представления экспериментальных данных для решения медико-биологических задач;

·  способен собирать, обрабатывать, анализировать и систематизировать научно-техническую информацию по тематике исследования, использовать достижения отечественной и зарубежной науки, техники и технологии (ПК-6);

-  способен анализировать и систематизировать научную информацию из отечественной и иностранной научной печати для решения поставленных задач;

·  способен осуществлять сбор и анализ медико-биологической и научно-технической информации, обобщать отечественный и зарубежный опыт в сфере биотехнических систем и технологий, проводить анализ патентной литературы (ПК-18);

·  способен выполнять эксперименты и интерпретировать результаты по проверке корректности и эффективности решений (ПК-19);

·  готов к участию в проведении медико-биологических, экологических, и научно-технических исследований с применением технических средств, информационных технологий и методов обработки результатов (ПК-20);

-  готов к участию и организации проведения медико-биологических исследований и к использованию информационных технологий для обработки и получения результатов

·  готов формировать презентации, научно-технические отчеты по результатам выполненной работы, оформлять результаты исследований в виде статей и докладов на научно-технических конференциях (ПК-21);

-  умеет подготовить научно-технические презентации и отчеты по результатам работы с использованием компьютерных средств;

-  способен оформить результаты исследований в виде статей для публикации в научных журналах и представления на научных конференциях.

4. Содержание дисциплины

Общая трудоемкость дисциплины составляет 8 зачетных единиц 288 часов.

4.1. Наименование и содержание разделов дисциплины

№ раздела	Наименование раздела	Содержание раздела
1.	Классификация сигналов. Пространства сигналов.	Метрические пространства. Линейные пространства. Нормированные пространства. Пространства со скалярным произведением (Евклидово, Гильбертово). Пространства .
2.	Представление сигналов ртогональными рядами. Общий метод дискретизации	Обобщенные ряды Фурье. Полные ортонормированные системы.
3.	Некоторые системы базисных функций из	Функции отсчетов. Импульсные базисные функции. Комплексные экспоненциальные функции. Функции Уолша.
4.	Некоторые базисные системы из	Система единичных импульсов. Дискретные экспоненциальные функции. Система Уолша-Адамара. Функции Хаара.
5.	Преобразование Фурье.	Основные свойства преобразования Фурье. Свойства спектральной плотности. Основные спектральные теоремы.
6.	Импульсные воздействия в линейных системах. 1	Спектры одиночных импульсных сигналов: прямоугольного, симметричного треугольного, косинусоидального.
7.	Импульсные воздействия в линейных системах. 2	Спектры одиночных импульсных сигналов: одностороннего экспоненциального, колокольного, двустороннего экспоненциального, короткого одиночного. Связь между длительностью импульса и шириной его спектра.
8.	Неинтегрируемые сигналы и их спектры.	Дельта-функция и ее спектр. Производные от дельта-функций. Спектры некоторых неинтегрируемых сигналов: действительного гармонического сигнала, функции включения, функции знака.
9.	Примеры нахождения спектров.	Спектр сигнала на выходе интегратора. Спектр отрезка синусоиды. Спектр пачки равноотстоящих импульсов.
10.	Спектры периодических сигналов.	Спектр: гармонического сигнала, Т-периодического сигнала, периодической последовательности дельта-функций. Спектральная функция периодической последовательности прямоугольных импульсов.
11.	Вейвлет-анализ сигналов.	Признаки вейвлета. Примеры материнских вейвлетов. Вейвлет-преобразование (ВП) и его свойства. Частотно-временная локализация ВП. Вейвлет-ряды. Дискретное ВП.
12.	Дискретизация аналоговых сигналов.	Функция дискретизации. Спектр дискретизованного сигнала. Сигналы с финитным спектром и теорема Котельникова. Дискретизаторы с конечным временем выборки. Восстановление сигналов по их отсчетам. Оценка спектра сигнала последовательности его отсчетов. Явление Гиббса.
13.	Дискретное по времени преобразование Фурье (ДВПФ).	Основные свойства и теоремы ДВПФ.
14.	Дискретное преобразование Фурье (ДПФ).	Свойства и теоремы ДПФ. Теорема о циклической свертке. Разбиение 2N-точечного ДПФ на два N-точечных. Матричная форма ДПФ.
15.	Соответствие между ДПФ, рядом Фурье и непрерывным преобразованием Фурье.	Связь ДПФ и ДВПФ. Интерполяция добавлением нулевых отсчетов. Интерполяция функций с ограниченной полосой с помощью ДПФ. Переход от непрерывных к дискретным преобразованиям.
16.	Быстрое преобразование Фурье (БПФ).	БПФ с составным основанием. БПФ с основанием 2. БПФ с основанием 4. Сдвинутое ДПФ.

4.2. Разделы дисциплины, виды учебной работы и формы аттестации

№ раздела	Семестр*	Неделя семестра	Виды учебной работы и трудоемкость (в часах)	Формы текущего контроля успеваемости (по неделям семестра) Форма промежуточной аттестации (по семестрам)	Макс. Кол-во баллов
ЛК	ЛБ	ПР	СР
1.	6	1-2	2	4	2	9	Отчет по лабораторной работе №1.1	8
2.	6	3-4	2	4	2	9	Отчет по лабораторной работе №1.2	8
3.	6	5-6	2	4	2	9	Отчет по лабораторной работе №1.3	8
4.	6	7-8	2	4	2	9	Отчет по лабораторной работе №1.4	8
5.	6	9-10	2	4	2	9	Отчет по лабораторной работе №2.1	8
6.	6	11-12	2	4	2	9	Отчет по лабораторной работе №2.2	8
7.	6	13-15	3	6	3	9	Отчет по лабораторной работе №2.3	8
8.	6	16-18	3	6	3	9	Отчет по лабораторной работе №2.4	8
			18	36	18	72	Зачет	20
ИТОГО:		100

№ раздела	Семестр*	Неделя семестра	Виды учебной работы и трудоемкость (в часах)	Формы текущего контроля успеваемости (по неделям семестра) Форма промежуточной аттестации (по семестрам)	Макс. Кол-во баллов
ЛК	ЛБ	ПР	СР
9.	7	1-2	2	2	2	6	Устный опрос на практическом занятии	3
10.	7	3-4	2	2	2	6	Устный опрос на практическом занятии	3
11.	7	5-6	2	2	2	6	Устный опрос на практическом занятии	3
12.	7	7-8	2	2	2	6	Отчет по лабораторной работе №3	8
13.	7	9-10	2	2	2	6	Устный опрос на практическом занятии	3
14.	7	11-12	2	2	2	6	Отчет по лабораторной работе №4	8
15.	7	13-15	3	3	3	9	Устный опрос на практическом занятии	3
16.	7	16-18	3	3	3	9	Отчет по лабораторной работе №5 Курсовая работа	8 21
			18	18	18	54	Экзамен	40
ИТОГО:		100

4.3. Лабораторные работы (ЛБ)

№ п/п	№ раздела дисциплины	Наименование лабораторных работ	Трудоемкость (в часах)
1	1-4	Исследование спектров сигналов (18 вариантов задач)	18
2	5-8	Синтез оптимальных аналоговых фильтров (18 вариантов задач)	18
3	9-10	Синтез оптимальных цифровых фильтров	6
4	11-14	Исследование свойств вэйвлет преобразования	6
5	15-16	Спектры неинтегрируемых сигналов	6

4.4. Практические занятия

№ п/п	№ раздела дисциплины	Наименование практических занятий	Трудоемкость (в часах)
1.	1	Классификация сигналов	4
2.	2	Обобщенные ряды Фурье	4
3.	3	Системы базисных функций	4
4.	4-5	Преобразование Фурье	8
5.	6-7	Импульсные воздействия в линейных системах	10
6.	8	Спектры неинтегрируемых сигналов	6
7.	9	Примеры нахождения спектров	2
8.	10	Спектры периодических сигналов	2
9.	11	Вейвлет-анализ сигналов	2
10.	12-13	Дискретизация аналоговых сигналов и ДВПФ	4
11.	14-15	Дискретное преобразование Фурье (ДПФ)	5
12.	16	Быстрое преобразование Фурье (БПФ)	3

5. Образовательные технологии.

В соответствии с требованиями ФГОС ВПО по направлению подготовки 201000 Биотехнические системы и технологии (квалификация (степень) «бакалавр») удельный вес занятий, проводимых в интерактивных формах, должен составлять не менее 20% общего объема аудиторных занятий, при этом занятия лекционного типа не могут составлять более 40% общего объема аудиторных занятий.

На практических и лабораторных занятиях широко используется метод активного и интерактивного обучения – анализ и решения конкретной ситуации, рассматриваются и решаются преимущественно прикладные задачи дисциплины; часть занятий проводится в интерактивной форме, предполагающей коллективное или индивидуальное решение поставленной задачи с последующим обсуждением результатов ее решения.

Примеры конкретных ситуаций на практических и лабораторных занятиях:

1.  БПФ с основанием 2 с прореживанием по времени. Примеры.

2.  БПФ с основанием 2 с прореживанием по частоте. Примеры.

6. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы обучающихся. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины

Виды самостоятельной работы обучающегося, порядок и сроки ее выполнения:

–  подготовка к лекциям, лабораторным работам и практическим занятиям с использованием конспекта лекций, материалов практических занятий и приведенных ниже (п.7) источников;

–  подготовка к ответам по перечню вопросов для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации – в соответствии с тематикой разделов дисциплины.

По дисциплине «Автоматизированная обработка биомедицинской информации» в качестве самостоятельной работы предусмотрена подготовка к лабораторным работам.

Примерные задания лабораторных работ для проведения текущего контроля

·  Спектры одиночных импульсных сигналов.

·  БПФ с основанием 2.

По дисциплине в качестве самостоятельной работы предусмотрено выполнение курсовой работы.

Порядок выполнения курсовой работы:

1.  Описать теоретические основы решения задания по курсовой работе.

2.  Провести вычислительные эксперименты в рамках задания курсовой работы.

3.  Сделать выводы по результатам эксперимента.

4.  Оформить теоретическую часть, прикладную, результаты эксперимента и выводы согласно требованиям по оформлению курсовых работ.

Примерные темы курсовых работ.

1.  Структурный анализ сигналов;

2.  Методы оценки сигналов со стационарными приращениями;

3.  Структурно-лингвистический подход к анализу формы сигналов;

4.  Кодирование формы;

5.  Методы многомерного шкалирования данных;

6.  Метод нелинейного отображения данных;

7.  Адаптивные алгоритмы отображения многомерных структур.

8.  Построение математической модели биометрического сигнала.

7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (модуля)

а) Основная литература

1.  Айфичер Цифровая обработка сигналов: Практический подход / , . — М.: Вильямс, 2008. — 989 с.

2.  Романюк цифровой обработки сигналов. М.: МФТИ, 2007.

б) дополнительная литература

3.  Ричард Лайнс. Цифровая обработка сигналов. М.: Бином-пресс, 2006.

4.  Сергиенко обработка сигналов. СПб.: Питер, 2003.

5.  Введение в вейвлеты. М.: Мир, 2001.

в) программное обеспечение и Интернет-ресурсы

1.  http://matlab. *****/

2.  www. *****

3.  http://konstb. *****/liter/InfTech. html

8. Материально-техническое обеспечение дисциплины:

Лекционная аудитория должна быть оснащена презентационным оборудованием (персональный компьютер, мультимедийный проектор, экран, программа для создания и проведения презентаций, например, Microsoft Office PowerPoint).

Компьютерный класс ИПУ РАН.

Процессор	Pentium 4, 1 ГГц и выше.
Операционная система	Windows XP или более поздняя версия.
Память	1 ГБ ОЗУ
Дисковое пространство	40 ГБ,.
Монитор	Super VGA (800 ´ 600) или более высокое разрешение с 256 цветами.
Указывающее устройство	Microsoft Mouse, Microsoft IntelliMouse или совместимое указывающее устройство.

Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с учетом рекомендаций и ПрООП ВПО по направлению 201000 Биотехнические системы и технологии и профилю подготовки Биотехнические и медицинские аппараты и системы.

Автор (ы):

профессор кафедры № 000- БМЭ _______________

Программа одобрена на заседании кафедры

(протокол № ___ от «___» _______ 20_____ г.)

Заведующий кафедрой _____________