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a Ciclo Unico
Scuola di Ingegneria
ICT FOR INTERNET AND MULTIMEDIA - INGEGNERIA PER LE COMUNICAZIONI MULTIMEDIALI E INTERNET
Insegnamento
E-HEALTH (MOD. B)
INP9086629, A.A. 2019/20

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2019/20

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
ICT FOR INTERNET AND MULTIMEDIA - INGEGNERIA PER LE COMUNICAZIONI MULTIMEDIALI E INTERNET (Ord. 2019)
IN2371, ordinamento 2019/20, A.A. 2019/20
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Curriculum INTERNATIONAL MOBILITY [005PD]
Crediti formativi 6.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese E-HEALTH (MOD. B)
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DEI)
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede PADOVA

Docenti
Responsabile GIULIA CISOTTO ING-INF/03

Corso integrato di appartenenza
Codice Insegnamento Responsabile
INP9086628 DIGITAL HEALTH (I.C.) TOMASO ERSEGHE

Mutuante
Codice Insegnamento Responsabile Corso di studio
INP9086629 E-HEALTH (MOD. B) GIULIA CISOTTO IN2371

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Ingegneria delle telecomunicazioni ING-INF/03 6.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 6.0 48 102.0

Calendario
Inizio attività didattiche 30/09/2019
Fine attività didattiche 18/01/2020
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2019

Commissioni d'esame
Nessuna commissione d'esame definita

Syllabus

Caratteristiche comuni al Corso Integrato

Prerequisiti: Il corso integrato ha i seguenti prerequisiti: fondamenti sui segnali ed i sistemi, conoscenza dell'analisi di Fourier, basi di programmazione al calcolatore in un qualunque linguaggio appropriato per lo studio dei segnali (es., MatLab, Python, C, Java). Inoltre: 1. per il modulo DIGITAL SIGNAL PROCESSING: trasformata di Laplace e/o Z; 2. per il modulo E-HEALTH: fondamenti di telecomunicazioni e di protocolli di rete; ogni altra ulteriore conoscenza o esperienza pregressa di telemedicina o acquisizione ed elaborazione di segnali biologici può essere utile.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Il corso ha le seguenti conoscenze e abilità attese:

Modulo DIGITAL SIGNAL PROCESSING:
1. Consolidamento e approfondimento dei concetti di base dell'elaborazione numerica dei segnali che lo studente già possiede dai corsi precedenti
2. Conoscenza di esempi concreti di applicazioni dei sistemi di elaborazione numerica in vari contesti dello ICT e della multimedialità
3. Acquisizione di nozioni avanzate di elaborazione numerica dei segnali, fra cui:
3.a. Saper progettare filtri numerici sia di tipo FIR che IIR
3.b. Essere in grado di progettare sistemi per la interpolazione/decimazione di segnali numerici
3.c. Saper effettuare l'analisi in frequenza di segnali numerici
4. Essere in grado di simulare al calcolatore un semplice sistema di elaborazione numerica e di valutare se soddisfa le specifiche di progetto assegnate

Modulo E-HEALTH:
1. Applicare i fondamenti dell'elaborazione del segnale ai segnali biologici che permettono di monitorare le condizioni di vita di una persona
2. Conoscere i componenti principali e l'architettura che caratterizzano i sistemi di telemedicina/reti wireless di sensori posizionati sul corpo (wireless body area network, WBAN)
3. Conoscere gli standard esistenti e le principali regolamentazioni che regolano il funzionamento dei sistemi di telemedicina/WBAN
4. Valutare le performance di sistemi esistenti di telemedicina/WBAN, in base al diverso contesto di applicazione
5. Conoscere i principali scenari di applicazione, possibilmente in contesti multi-disciplinari, delle tecniche utilizzate
6. Essere consapevoli delle prospettive future, delle sfide e delle direzioni di apertura del settore
Modalita' di esame: Il corso ha la seguente modalità di esame:

Modulo DIGITAL SIGNAL PROCESSING:
La verifica delle conoscenze e delle abilità attese viene effettuata mediante due contributi: 1. un ESAME SCRITTO a libro chiuso in cui lo studente deve risolvere quattro problemi, al fine di verificare l'acquisizione degli aspetti teorici e delle caratteristiche fondamentali dei vari sistemi di elaborazione numerica dei segnali analizzati durante il corso; 2. un semplice HOMEWORK volto a verificare la capacità di applicazione della teoria in contesti anche interdisciplinari, e che richiede la simulazione (es. in MatLab) di un sistema per l'elaborazione numerica di segnali. Lo studente dovrà produrre una breve relazione che descriva le metodologie utilizzate per risolvere lo homework assegnato assieme ai risultati ottenuti.

Modulo E-HEALTH:
Per gli STUDENTI FREQUENTANTI la verifica delle conoscenze e delle abilità attese prevede: 1. un ESAME ORALE in cui vengono proposte, singolarmente, una o più domande sull’intero programma per attestarne l’assimilazione; 2. un semplice PROGETTO (di circa 5-6 pagine) su un argomento a scelta concordato con il docente; il progetto viene presentato (tramite slides) durante la prova orale, in circa 15 minuti; 3. un report di due pagine alla fine di ciascuna ESPERIENZA DI LABORATORIO. Il progetto e le esperienze di laboratorio saranno svolti singolarmente o in coppia a discrezione del docente.

Per gli STUDENTI NON-FREQUENTANTI la verifica delle conoscenze e delle abilità attese prevede: 1. un ESAME ORALE in cui vengono proposte, singolarmente, una o più domande sull’intero programma per attestarne l’assimilazione; 2. un PROGETTO più complesso su un argomento a scelta concordato con il docente; il progetto prevede sia una parte teorica che una implementativa (in Matlab) per una corretta valutazione di quelle abilità che gli studenti frequentanti acquisiscono con il laboratorio; il progetto viene presentato (tramite slides) durante la prova orale, in circa 15 minuti.

Il voto finale viene espresso come combinazione dei giudizi (50% + 50%) dei due moduli.
Criteri di valutazione: I criteri di valutazione con cui verrà effettuata la verifica delle conoscenze e delle abilità attese saranno:

Modulo DIGITAL SIGNAL PROCESSING
1. La completezza e il grado di approfondimento delle conoscenze di base dell'elaborazione numerica dei segnali acquisite
2. Proprietà nella terminologia tecnica usata
3. La capacità di progettazione ed analisi di sistemi avanzati per l'elaborazione numerica dei segnali utilizzabili in diversi contesti delle ICT e della multimedialità
4. L'abilità di applicare la teoria acquisita per individuare gli strumenti appropriati per la progettazione e la simulazione al calcolatore di sistemi di elaborazione numerica dei segnali

Modulo E-HEALTH:
1. La completezza delle conoscenze acquisite
2. La capacità di analizzare un sistema di telemedicina/WBAN basandosi su tali conoscenze
3. L'uso corretto della terminologia tecnica, sia nelle produzione scritta (del progetto) che in quella orale
4. La capacità di trarre conclusioni in modo autonomo dai risultati numerici o da campagne di misure ottenute durante i laboratori
5. La capacità di usare gli strumenti dell'ICT per valutare sistemi di telemedicina/WBAN e definire i suoi parametri principali
6. La capacità di sintetizzare opportunamente la conoscenza acquisita nei diversi argomenti durante la prova orale e la qualità della presentazione del progetto
7. La capacità di svolgere in modo efficace e cooperativo con il partner le esperienze di laboratorio e di progetto

Caratteristiche proprie del modulo

Contenuti: 1.Segnali biologici e bioimmagini - Elettroencefalografia (EEG), elettromiografia (EMG), elettrocardiografia (ECG), saturazione periferica dell'ossigeno (SpO2), immagini mediche (radiografia a raggi-X, risonanza magnetica, tomografia ad emissione di positroni).
2.Elaborazione e trasmissione di biosegnali - Campionamento, quantizzazione, compressione, trasformazioni di dominio (ad esempio, in frequenza).
3.Protocolli di comunicazione wireless per telemedicina/WBAN - Bluetooth, Bluetooth Low Energy, 802.15.4, ZigBee, 802.15.6.
4.Requisiti per sistemi di telemedicina/WBAN in differenti scenari, ad esempio in emergenza, in acuto, in monitoraggio di condizioni croniche.
5.Monitoraggio e intervento utilizzando telemedicina/WBAN - Monitoraggio pervasivo, interventi con/senza feedback, esempi di applicazioni di telemedicina/WBAN.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Il modulo prevede lezioni frontali, esperienze di laboratorio, seminari da parte di professionisti del settore. Le slide del corso sono disponibili sul sito della pagina del corso sulla piattaforma "http://elearning.dei.unipd.it".
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Durante il corso vengono anche indicati siti web utili per la consultazione e articoli scientifici disponibili online.
Può essere richiesto al docente, all'inizio del corso, materiale di supporto integrativo per rafforzare la conoscenza dei prerequisiti, in base alle proprie necessità.
Testi di riferimento:
  • Nikita, K.S; Nikita, Konstantina S., Handbook of Biomedical Telemetry. Wiley: --, 2014. Cerca nel catalogo
  • Yang, Guang-Zhong, Body Sensor Networks. Springer London: --, 2006. Cerca nel catalogo
  • Benvenuto, Nevio; Zorzi, Michele, Principles of Communications Networks and Systems. John Wiley & Sons: --, 2011. Cerca nel catalogo

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Lecturing
  • Laboratory
  • Interactive lecturing
  • Working in group
  • Problem solving
  • Files e pagine caricati online (pagine web, Moodle, ...)

Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
  • Moodle (files, quiz, workshop, ...)
  • Latex
  • Matlab

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Salute e Benessere Istruzione di qualita' Industria, innovazione e infrastrutture Ridurre le disuguaglianze