mislo

Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko · Univerza v Mariboru

Računalniška obdelava biomedicinskih signalov

Za Računalniško obdelavo biomedicinskih signalov 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 Računalniško obdelavo biomedicinskih signalov: 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 elektrotehniko, računalništvo in informatiko. Prebrano 6. 9. 2026. Poglej izvirnik

9 kreditnih točk

Obveznosti v urah

  • Predavanja30 ur
  • Samostojno delo210 ur
  • Seminarji30 ur

Vsebina

  1. Zajem biomedicinskih signalov, zunaj- in znotrajcelično snemanje
  2. o Elektroencefalografija (EEG): izvori EEG-aktivnosti, razpoznavanje oblik in karakterizacija EEG (normalna in nenormalna aktivnost možganov, biološke motnje in šum), analiza kortikalnih izvorov električne aktivnosti;
  3. o Elektronevrografija (ENG) in elektromiografija (EMG): nastanek živčnih in mišičnih akcijskih potencialov, dovajanje in odvajanje informacij (možgani, hrbtenjača, mišice, čutila), možganske strategije nadzora mišic, merjenje in analiza živčnih in mišičnih signalov;
  4. o Elektrokardiografija (EKG): izvori signalov EKG, računalniško podprta diagnostika, metode detekcije normalnih in nenormalnih aktivnosti srca.
  5. Predobdelava biomedicinskih signalov: adaptivni in prostorski filtri, tehnike za izločanje motenj in šuma;
  6. Časovno-frekvenčna analiza biomedicinskih signalov in statistična obdelava vzbujenih potencialov.
  7. Analiza latentnih spremenljivk
  8. o analiza glavnih komponent;
  9. o analiza neodvisnih komponent;
  10. o analiza redkih komponent;
  11. o nenegativna matrična faktorizacija
  12. Teorija cenilk: ocenjevanje parametrov dinamičnih podatkovnih modelov, multivariantna analiza signalov, statistično učenje, Bayesovo sklepanje, parametrizacija in zmanjšanje razsežnosti biomedicinskih podatkov;
  13. Vmesniki med možgani in računalnikom
  14. o glavne značilnosti in načini zajemanja podatkov (P300, alfa-beta sinhronizacija, vzbujeni potenciali VEP in SSVEP);
  15. o možnosti in omejitve uporabe, etični pomisleki;
  16. o pregled obstoječih vmesnikov.
  17. Vmesniki med mišicami in računalnikom
  18. o glavne značilnosti in načini zajemanja podatkov;
  19. o možnosti in omejitve uporabe (šport, ergonomija, medicina, raziskave mikrogravitacije, zabavna elektronika), etični pomisleki;
  20. o pregled obstoječih vmesnikov.
  21. Izbrana poglavja iz biomedicinskih signalov in teorije cenilk (teme za seminarske naloge).

Ocenjevanje

Ustni izpit 50 %, Laboratorijsko delo 50 %

Pogoji za vključitev

Pogojev ni.

Literatura

  • A. Cichocki, S.I. Amari. Adaptive Blind Signal and Image Processing, John Wiley & Sons, Ltd, Chichester, 2006.
  • S. Sanei, J. A. Chambers. EEG Signal Processing, Wiley-Interscience, 2007.
  • J. V. Candy: Model-Based Signal Processing, John Wiley & Sons, Inc, Hoboken, 2006.

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.