mislo

Fakulteta za računalništvo in informatiko · Univerza v Ljubljani

Obdelava biomedicinskih signalov in slik

Za Obdelavo biomedicinskih signalov in slik še ni zapiskov.

Imaš svoje zapiske? Objavi jih: ceno določiš ti, z naročnino ti ostane cela, DDV se doda kupcu.

Objavi zapiske

Čakaš na zapiske? Prijavi se in povej. Ko jih kdo objavi, dobiš sporočilo.

Želim zapiske

Kaj lahko narediš že danes

Naloži svoje gradivo za Obdelavo biomedicinskih signalov in slik: Mai ga prebere in ti iz njega naredi kartice, kviz in razlago, ko ti kaj ni jasno. Če zapiske kasneje objaviš, jih prodajaš tukaj.

Naloži svoje gradivo

Učni načrt

Podatki so iz učnega načrta, ki ga objavlja Fakulteta za računalništvo in informatiko. Prebrano 7. 9. 2026. Poglej izvirnik

6 kreditnih točk

Obveznosti v urah

  • Predavanja45 ur
  • Vaje30 ur
  • Samostojno delo105 ur

Vsebina

  1. Predstavitev biomedicinskih signalov in slik kot so: kardiološki signali (EKG), nevrofiziološki signali (EEG, EMG, EHG), medicinske slike (CT, MRI, OCT) ter predstavitev modernih računalniških tehnologij v izbranih kliničnih okoljih.
  2. Mednarodne standardizirane referenčne podatkovne baze medicinskih vzorcev (MIT/BIH DB, LTST DB, TPEHG DB, TPEHGT DS, ICEHG DS, EEGMMI DS) in repozitorij Physionet.
  3. Izločanje značilk (časovni prostor, Fourierjeva transformacija, valčki, principalne komponente – transformacija Karhunena in Loeveja, predstavitve značilk).
  4. Izločanje motenj (linearni postopki v časovnem prostoru, postopki v prostorih značilk, uteženo povprečenje, robustni pristopi).
  5. Spektralna analiza ter karakterizacija vzorcev in značilk (časovno frekvenčne predstavitve, prostori diagnostičnih in morfoloških značilk).
  6. Analiza časovnih vrst in nestacionarnih signalov.
  7. Modeliranje (linearni naključni in nelinearni modeli, avtoregresivno modeliranje).
  8. Odkrivanje dogodkov, rojenje in klasifikacija dogodkov (tehnike v časovnem prostoru in prostoru značilk), pristopi s strojnim učenjem.
  9. Procesiranje slik in 3’D slik z namenom redukcije motenj, izločanja kontur ter segmentacije in vizualizacije anatomskih struktur.
  10. Raziskovalni izzivi na področju: avtomatska detekcija prehodne srčne ishemije (ECG); avtomatsko napovedovanje prezgodnjega poroda (EHG); komunikacija možgani računalnik (EEG); avtomatska detekcija in evaluacija atrofij v slikah retine (OCT slike). Vrednotenje zmogljivosti biomedicinskih računalniških sistemov (metrike, protokoli, napovedovanje zmogljivosti v realnem svetu, ocene robustnosti, standardi).

Ocenjevanje

Sprotno preverjanje (projektno delo) 50 %, Končno preverjanje (pisni in ustni izpit) 50 %

Literatura

  • Kayvan Najarian, Robert Splinter, Biomedical Signal and Image Processing, CRC Press., 2012.
  • John G. Proakis, Dimitris G. Manolakis, Digital Signal Processing: Principles, Algorithms and Applications, Pearson, 2021.
  • Sornmo L, Laguna P, Biological Signal Processing in Cardiac and Neurological Applications, Elsevier, Inc., 2005.
  • Nam Chang S., Nijholt Anton, Lotte Fabien, Brain-Computer Interfaces Handbook. Technological and Theoretical Advances, CRC Press, 2018.
  • Gonzales Rafael C., Woods Richard E. Digital Image Processing, Pearson Education Limited, 2018.
  • Selected articles from journals: IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Computers in Biology and Medicine, Medical and Biological Engineering and Computing, Physiological Measurements, PLOS ONE

Kako deluje

  1. Zapiske kupiš enkrat in ostanejo tvoji.
  2. V aplikaciji iz njih dobiš kartice, kvize in Mai, ki pozna gradivo.
  3. Ceno določi avtor. Prodajalec je Mislo AI, račun dobiš od nas.