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a Ciclo Unico
Scuola di Ingegneria
INGEGNERIA BIOMEDICA
Insegnamento
ELABORAZIONE DI DATI, SEGNALI E IMMAGINI BIOMEDICHE
INP3052642, A.A. 2015/16

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2013/14

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea in
INGEGNERIA BIOMEDICA
IN0512, ordinamento 2011/12, A.A. 2015/16
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Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese BIOMEDICAL DATA, SIGNAL AND IMAGE PROCESSING
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DEI)
Sito E-Learning https://elearning.dei.unipd.it/course/view.php?idnumber=2015-IN0512-000ZZ-2013-INP3052642-N0
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile MARIAPIA SACCOMANI ING-INF/06

Mutuazioni
Codice Insegnamento Responsabile Corso di studio
SCP4063229 ELABORAZIONE DI DATI, SEGNALI E IMMAGINI BIOMEDICHE MARIAPIA SACCOMANI SS1736

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Ingegneria biomedica ING-INF/06 9.0

Modalità di erogazione
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso III Anno
Modalità di erogazione frontale

Organizzazione della didattica
Tipo ore Crediti Ore di
Corso
Ore Studio
Individuale
Turni
LEZIONE 9.0 72 153.0 Nessun turno

Calendario
Inizio attività didattiche 01/03/2016
Fine attività didattiche 15/06/2016

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
5 A.A. 2017-2018 01/10/2017 15/03/2019 SACCOMANI MARIAPIA (Presidente)
RUGGERI ALFREDO (Membro Effettivo)
4 A.A. 2016-2017 01/10/2016 15/03/2018 SACCOMANI MARIAPIA (Presidente)
RUGGERI ALFREDO (Membro Effettivo)
3 A.A. 2015-2016 01/10/2015 15/03/2017 SACCOMANI MARIAPIA (Presidente)
RUGGERI ALFREDO (Membro Effettivo)
2 A.A. 2014-2015 01/10/2014 15/03/2016 SACCOMANI MARIAPIA (Presidente)
RUGGERI ALFREDO (Membro Effettivo)
BERTOLDO ALESSANDRA (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: I prerequisiti fanno riferimento al corso di Segnali e Sistemi:
Segnali a tempo continuo e discreto.
Segnali notevoli. Convoluzione. Studio in frequenza: serie di Fourier; trasformata di Fourier.
Sistemi lineari tempo-invarianti: risposta impulsiva, risposta in frequenza, funzione di trasferimento a tempo continuo e discreto.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Il corso si propone di fornire delle conoscenze di base su metodologie per l'elaborazione numerica di dati, segnali ed immagini in campo biomedico. Verra' introdotta ed approfondita la teoria su cui tali metodologie si basano, attraverso lo studio e la discussione di alcuni casi di studio.
Modalita' di esame: L'esame e' costituito da due parti:
1° parte: esame scritto con domande aperte sul programma svolto a lezione.
2° parte: prova pratica di Matlab da svolgere al calcolatore.

Le due prove sono inscindibili (non se ne può ripetere una sola delle due).
Criteri di valutazione: Homework, esame scritto e prova in Matlab.
Contenuti: Origine e caratteristiche di dati, segnali e immagini biomedici.
Scopi dell’elaborazione numerica dei segnali.

I segnali bioelettrici: l'elettrocardiogramma (ECG), il fonocardiogramma, l'elettromiogramma, ecc. e loro caratteristiche.
Richiami alla conversione analogico/digitale dei segnali. Caso di studio: problemi dovuti alla scelta della frequenza di campionamento, all'aliasing, all'errore di quantizzazione nel segnale ECG.
I potenziali evocati. Media dei potenziali e proprieta’.
Casi di studio: i diversi tipi di rumore nel segnale elettrocardiografico. Teoria richiesta per affrontare i casi di studio: richiami ai sistemi Lineari Tempo Invarianti (LTI), filtri FIR e IIR, rappresentazione in frequenza dei segnali a tempo discreto e dei sistemi LTI. Filtri ideali e filtri reali. Studio della Trasformata Zeta (ZT) e delle sue proprieta'. Soluzione dei casi di studio: progetto di filtri digitali FIR e IIR tramite posizionamento di zeri e poli nel piano complesso. Esempi ed esercizi.
Riconoscimento di forme d'onda. Schema di un riconoscitore. Casi di studio: riconoscimento del complesso QRS nel segnale ECG e analisi dell'ECG fetale. Soluzione: algoritmo di Pan-Tompkins e metodi basati sulla template (filtro matched).
Analisi spettrale. Perchè e come si valuta la densita' spettrale del segnale. Metodi non parametrici basati sulla FT: il periodogramma. Caso di studio: analisi spettrale del fonocardiogramma per la valutazione di protesi valvolari.

Principali caratteristiche dell’immagine (segnale 2D). Cenni al sistema visivo umano.
Codifica e campionamento delle immagini. L'istogramma dell'immagine. L'equalizzazione dell'istogramma.
Miglioramento dell’immagine (Image enhancement) nel dominio spaziale: operatori puntuali, locali e globali.
L'Angiografia Digitale Sottrattiva (DSA).
Il miglioramento dell’immagine nel dominio delle frequenze. La trasformata di Fourier bidimensionale e sue proprieta’. Filtri passa-basso e passa-alto e passa-banda.
La compressione dell'immagine. Applicazioni in medicina clinica.
Applicazioni di tutte le metodologie studiate alle bioimmagini.

Origine e caratteristiche dei dati biochimici per lo studio di sistemi biologici/fisiologici.
Descrizione dell’errore di misura dei dati. Descrizione statistica dei dati sperimentali. Media e varianza. Retta di regressione.
Teoria delle decisioni. Verifica di ipotesi.
Cenni di modellistica di sistemi biologici\fisiologici per la descrizione di dati sperimentali in vivo ed in vitro. Definizione di un modello esponenziale ingresso-uscita e di un modello monocompartimentale.
Stima parametrica dei modelli visti da dati sperimentali.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Lezioni frontali, laboratorio di informatica durante l'orario di lezione, seminari.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Appunti e lucidi del corso. I files .PDF delle lezioni ed eventuale materiale aggiuntivo saranno disponibili sulla pagina web del corso (area riservata) alcuni giorni prima delle lezioni. Articoli scientifici. Testi consigliati.
Testi di riferimento:
  • R.M. Rangayyan, Biomedical Signal Analysis 2nd ed.. New York: Wiley/IEEE Press, 2015. Cerca nel catalogo
  • R.M. Rangayyan, Biomedical Signal Analysis: A Case-Study Approach. New York: Wiley/IEEE Press, 2002. Cerca nel catalogo
  • A.V. Oppenheim, R.W. Schafer, Elaborazione Numerica dei Segnali. Milano: Franco Angeli, 2009. Ed. italiana Cerca nel catalogo
  • R.C Gonzales, R.E. Woods, Digital Image Processing. New Jersey: Prentice Hall, 2008. Anche versione italiana Cerca nel catalogo
  • C. Cobelli, D. Foster, G. Toffolo, Tracer Kinetics in Biomedical Research. From Data to Model. New York: Kluwer Academic, Plenum Publishers, 2000. Cerca nel catalogo