С. М. Пасмурнов 2009 г. Рабочая программа (4)

ГОУ ВПО «ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ

УНИВЕРСИТЕТ»

«УТВЕРЖДАЮ»

Декан ЕГФ

___________ С.М. Пасмурнов

«___» ______________ 2009 г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

«Методы обработки биомедицинских

сигналов и данных»

для специальности 200401 «Биотехнические и медицинские

аппараты и системы»

направления 200400 «Биомедицинская техника»

форма обучения — очная

срок обучения — нормативный

Воронеж - 2009

Рабочая программа составлена в соответствии с государственным образовательным стандартом направления 200400 «Биомедицинская техника» специальности 200401 «Биотехнические и медицинские аппараты и системы» на основании примерной программы дисциплины «Методы обработки биомедицинских сигналов и данных», утвержденной «15» ноября 2000 г. УМО по образованию в области радиотехники, электроники, биомедицинской техники и автоматизации.

Составитель программы

д.т.н., профессор Е.Н. Коровин

Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры Системного анализа и управления в медицинских системах. Протокол №____ от «___» ____________ 2009 г.

Заведующий кафедрой САУМС,

д.т.н., профессор О.В. Родионов

Рабочая программа рассмотрена и одобрена методической комиссией Естественно-гуманитарного факультета

Председатель Методической комиссии

к.т.н., доцент О.Г. Яскевич

СОДЕРЖАНИЕ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ ПРЕПОДАВАНИЯ

ДИСЦИПЛИНЫ

Выписка из государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования требований к минимуму содержания и уровню подготовки инженера (специалиста) направления 200400 «Биомедицинская техника» специальности 200401 «Биотехнические и медицинские аппараты и системы»

Методы обработки биомедицинских сигналов и данных:

классификация, источники и характеристики данных; общая характеристика и модели экспериментальных данных и сигналов, числовых массивов, изображений; обработка и анализ сигналов: амплитудный и частотный анализ; корреляционный и спектральный анализ сигналов; временные ряды и теория марковских цепей; анализ числовых данных: геометрическая модель данных; выделение однородных групп данных; задачи идентификации и распознавания образа; статистические методы анализа данных; непараметрические методы анализа; классификация многомерных наблюдений: методы построения разделяющих функций в задачах классификации; методы исследования взаимозависимости многомерных данных; методы снижения размерности пространства описаний; выбор альтернатив при анализе данных информации; основы анализа биомедицинских изображений: типы изображений и способы их описания; методы предварительной обработки; фильтрация; алгоритмы измерения параметров изображений; интерактивный режим обработки изображений. Вычислительные системы анализа данных; интерфейсы измерительных систем и комплексов; принципы построения систем отображения информации.

1. Цель и задачи дисциплины

Целью дисциплины является формирование у студентов систему взглядов на правильное использование существующих математических методов и алгоритмов анализа экспериментальной информации различной физической природы в следующих основных направлениях:

- классификация, источники и характеристики данных; общая характеристика и модели экспериментальных данных и сигналов, числовых массивов, изображений;

- обработка и анализ сигналов;

- анализ числовых данных; геометрическая модель данных; задачи идентификации и распознавание образа;

- классификация многомерных наблюдений; методы построения разделяющих функций в задачах классификации;

- основы анализа биомедицинских изображений;

вычислительные системы анализа данных; принципы построения систем отображения информации.

2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины.

В результате изучения дисциплины студенты должны:

знать:

- способы представления экспериментальной информации;

- математические модели, лежащие в основе различных способов обработки и анализа информации;

- методы и алгоритмы оценки информативности параметров (признаков), описывающих изучаемые процессы, явления и объекты;

- методы и алгоритмы упорядочения информации в зависимости от выбранных критериев и целей исследования;

уметь:

- оценивать статистические свойства таблиц экспериментальных данных;

- формировать совокупности алфавитов, описывающих изучаемые явления;

- правильно и обоснованно выбирать методы описания исходных данных, а также методы и алгоритмы их анализа, адекватные целям исследования;

иметь представление:

- об особенностях обработки и анализа экспериментальной информации различной физической природы;

- о существующих пакетах прикладных программ анализа информации.

3. Объем дисциплины и виды учебной работы

Форма обучения — очная

Срок обучения — нормативный

Курс — 4