Program se primenjuje od 05.11.2012..
Mogućnosti primene alata teorije slučajnih procesa i obrade signala na analizu biomedicinskih signala. Cilj analize je kvantitativna procena parametara ispitivanog subjekta radi podrške objektivnoj dijagnostici i prognostici. Studenti će imati priliku da koriste realne signale na osnovu kojih će oceniti značaj analize u napretku i usavršavanju medicinske dijagnostike. Poseban akcenat će se staviti na paralelu između realnih signala i slučajnih procesa. Studenti će se upoznati sa teorijskim osnovama i primerima osnovnih metoda obrade signala, prilagiđenih biomedicinskim aplikacijama. Upoznaće osnovne biomedicinske signale, kao i značaj i principe modelovanja u analizi bioloških sistema.
Studenti će naučiti specifičnosti inherente analizi realnih biomedicinskih signala, kako sa aspekata obrade signala, tako i sa aspekata slučajnih procesa. Naučiće mogućnosti primene matematičkih alata na realne signale, određivaće njihove osobine i karakteristike i videće kako se to koristi za podršku lekarima. Savladaće principe formiranja tomografskih projekcija i principe rekonstrukcije poprečnih preseka na osnovu profila.
- 1D signali: Principi generisanja signala – organizam kao skup senzora, aktuatora i prenosnih puteva. Osnovne procedure predobrade neophodne za dalju analizu. Vrste i primeri biomedicinskih signala sa naglaskom na kardiovaskularne: karakteristični parametri, kompleksnost i uparivanje, značajni parametri u frekvencijskom domenu. Izvedeni signali – PI, HR, SBP, DBP, MBP, QT. Primeri analize 1D signala – Poenkare plot kao primer linearne analize, beskonačno diferencijalno klipovanje kao primer nelinearne. Studenti će za ilustraciju koristiti signale koje će snimiti na sebi (uz pismenu saglasnost). - 3D signali: Radonova transformacija kao osnov višedimenzionalne dijagnostike: sinogrami, teorijske osnove funkcionisanja, aplikacije. Rekonstrukcija – filtrirana obrnuta projekcija, Furijeova teorema o slojevima, iterativne procedure. Primena Radonove transformacije kod različitih načina generisanja tomografskih slika (CT, SPECT, PET, NMR, ultrazvuk). Karakteristični artefakti u tomografskim prikazima koji se dobijaju navedenim tehnikama.
1. Predavanja i vežbe na tabli. 2. Praktične vežbe na 1D signalima – studenti će sebe snimati pomoću uređaja Schiller AT-101 (uz pismenu saglasnost) a na raspolaganju će imati i snimke pacijenata (KBC Bežanijska kosa) i laboratorijskih životinja (Medicinski fakultet, Institut Siniša Stanković, Institut Pupin, Institut za fiziku), uz pismeno odobrenje institucija koje su nam snimke ustupile. 3. Terenska nastava: a. Obrada 1D signala – poseta istraživačkim institucijama u Beogradu b. Obrada 3D signala: Centar za imidžing Sremske Kamenice – tomografija putem CTa, PETa, NMRa, digitalnog mamografa i ultrazvučna vizualizacija. Predmetni projekat se radi na realnim signalima.
Autori | Naziv | Godina | Izdavač | Jezik |
---|
RH Brown, RH Smallwood, DC Barber, PV Lawford, DR Hose | Medical Physics and Biomedical engineering | 1999 | IOP Institute of Physics Publishing | Engleski |
AC. Kak, M. Slaney | Principles of computerized tomography imaging | 1999 | IEEE Press | Engleski |
Dejan Popović | Medicinska instrumentacija i merenja | 2014 | Akademska misao | Srpski jezik |
Tamara Škorić, Dragana Bajić | Praktikum iz obrade biomedicinskih signala | 2019 | Novi Sad, Fakultet tehničkih nauka | Srpski jezik |
Bajić, D. | Search, synchronization, sequences, states: a different approach | 2006 | Fakulet tehničkih nauka, Novi Sad | Srpski/engleski jezik |
BAJIĆ, D. | Električna i elektronska kola, uređaji i merni instrumenti | 1972 | BIGZ, Beograd | Srpski jezik |
Gatlin, L.L. | Information Theory and the Living System | 1972 | Columbia University Press, New York | Srpski jezik |
Predmetna aktivnost | Predispitna | Obavezna | Broj poena |
---|
Predmetni projekat | da | da | 30.00 |
Teorijski deo ispita | ne | da | 70.00 |
| Ime i prezime | Vid nastave |
---|
| | Predavanja |
| | Predavanja |
| | Auditorne vežbe |
| | Auditorne vežbe |