Detail předmětu

Analýza biologických signálů

FEKT-BPC-ABSAk. rok: 2023/2024

Předmět je orientován na nativní a evokované biologické signály (biosignály) člověka. Zaměřuje se na vlastnosti biosignálů generovaných jednotlivými systémy lidského organismu (zejména kardiovaskulárním, nervovým a svalovým) a na jejich způsoby zobrazení. Klade důraz na využití obecných i specifických metod pro předzpracování a analýzu biosignálů v časové a ve frekvenční oblasti.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

5

Vstupní znalosti

Student by měl mít základní vědomosti z oblasti číslicového zpracování signálů. Měl by znát jednotlivé způsoby popisu lineárních filtrů (přenosová funkce, impulsní charakteristika, diferenční rovnice, frekvenční charakteristika). Předpokládáme znalost diskrétní Fourierovy transformace (DFT) a schopnost interpretace výsledku DFT. V laboratorní výuce se předpokládá znalost programového prostředí Matlab.

Pravidla hodnocení a ukončení předmětu

- až 30 bodů za řešení projektu (pro postup ke zkoušce je nutný zisk minimálně 15 bodů)
- až 70 bodů za písemnou zkoušku (z písemné zkoušky je nutné získat minimálně 35 bodů)

Laboratorní výuka je povinná, zmeškaná laboratorní cvičení musí být řádně omluvená a lze je nahradit po domluvě s vyučujícím.

Učební cíle

Cílem předmětu je seznámit studenty s principy geneze různých typů biologických signálů, s jejich základními vlastnostmi a s metodami jejich číslicového zpracování a automatické analýzy.
Absolvent předmětu je schopen:
- formulovat požadavky na filtry pro potlačení rušení v signálech EKG, EEG, EMG
- navrhnout a realizovat adaptivní filtry pro potlačení síťového brumu v biosignálech
- navrhnout a realizovat speciální filtry Lynnova typu pro potlačení úzkopásmového rušení
- vysvětlit princip detekce komplexů QRS v signálech EKG a grafoelementů v signálech EEG
- popsat princip detekce začátků a konců významných vln v signálech EKG
- vysvětlit principy testů stacionarity stochastických signálů
- popsat princip neparametrických i parametrických metod pro odhady výkonových spekter
- popsat princip odhadu vzájemných a koherenčních spekter a jejich využití pro analýzu signálů EEG
- popsat princip Poincarého map a jejich využití pro analýzu signálů (HRV, TWA)
- vysvětlit princip realizace mapování hodnot a frekvenčního mapování pro analýzu signálů EEG
- vysvětlit princip průběžného odhadu úrovně povrchového signálu EMG

Studijní opory

Materiály ke studiu jsou dostupné na e-learningu.

Základní literatura

Kozumplík, J.: Analýza biologických signálů. Elektronická skripta FEKT VUT v Brně, Brno, 2013 (CS)

Elearning

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program BPC-BTB bakalářský 2 ročník, letní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

1. Základní klasifikace biosignálů. Geneze elektrických biosignálů, akční potenciál a jeho šíření.
2. Elektrokardiogram (signál EKG), jeho vlastnosti a způsoby snímání a zobrazení. Typy signálů EKG, požadavky na jejich zpracování.
3. Předzpracování signálů EKG, lineární a nelineární filtry pro potlačení rušení.
4. Detektory komplexů QRS. Rozměření signálů EKG, hodnocení rytmu a morfologická analýza.
5. Analýza variability srdečního rytmu (HRV) v časové a kmitočtové oblasti.
6. Analýza alternací vlny T (TWA). Analýza zátěžových EKG. Fonokardiogramy (PKG) a jejich analýza.
7. Signály zažívacího traktu, elektrogastrogram (EGG).
8. Elektroencefalogramy (signály EEG). Analýza signálů EEG v časové oblasti.
9. Analýza signálů EEG ve frekvenční oblasti.
10. Evokované signály EEG, biosignály zrakového a sluchového systému.
11. Elektromyogramy (signály EMG), analýza MUAP a analýza povrchových signálů EMG.
12. Polygrafické signály

Cvičení na počítači

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Osnova

1. Návrhy lineárních filtrů pro potlačení rušení v signálech EKG
2. Návrhy Lynnových filtrů pro potlačení driftu a brumu v signálech EKG
3. Vektorkardigramy (VKG) a výpočet srdeční osy
4. Návrhy adaptivních filtrů pro potlačení brumu v signálech EKG
5. Návrhy detektorů komplexů QRS
6. Signály variability srdečního rytmu (HRV)
7. Spektrální analýza signálů HRV
8. Detekce grafoelemenntů v signálech EEG
9. Spektrální analýza signálů EEG, vzájemné a koherenční spektrum
10. Průběžný výpočet Hjorthových parametrů pro analýzu signálů EEG
11. Průběžný odhad úrovně povrchového signálu EMG
12. Spektrální analýza signálů EMG

Elearning