Биомедициналық сигналдарды өңдеу әдістері

Сипаттама: Биомедициналық сигналдарды өңдеудің әртүрлі әдістерін зерттеу, сонымен қатар қазіргі заманғы бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу жүйелерін пайдалана отырып, осы әдістерді жүзеге асыру. Мәліметтерді дискретті бейнелеу әдістері, цифрлық сүзгілеу негіздері, сандық спектрлік талдау әдістері қарастырылады. Биомедициналық сигналдардың әртүрлі кластарының мысалдары және оларды әртүрлі кезеңдерде өңдеу әдістері келтірілген: алдын ала өңдеу, цифрлық сүзгілеу, ақпараттық белгілерді алу, сигнал пішіндерін тану және жіктеу.

Кредиттер саны: 6

Пререквизиты:

• Инженерлік білім беруге кіріспе

Пәннің еңбек сыйымдылығы:

Жұмыс түрлері	сағат
Дәрістер	30
Практикалық жұмыстар	30
Зертханалық жұмыстар
СӨЖО	30
СӨЖ	90
Қорытынды бақылау нысаны	емтихан
Қорытынды бақылауды жүргізу нысаны	Емтихан

Компонент: Таңдау бойынша компонент

Цикл: Кәсіптік пәндер

Мақсат

• "Биомедициналық сигналдарды өңдеу әдістері" оқу пәнін меңгерудің мақсаттары: студенттердің қолданыстағы математикалық әдістер мен әртүрлі физикалық сипаттағы эксперименттік ақпаратты талдау алгоритмдерін дұрыс пайдалану бойынша көзқарастар жүйесін қалыптастыру; биомедициналық сигналдарды автоматтандырылған бастапқы өңдеу үшін бағдарламалық алгоритмдік және математикалық қамтамасыз етуді құру; қолданыстағы медициналық аппараттар мен жүйелерді құруға және жетілдіруге медициналық-техникалық талаптарды әзірлеу. оларды сынаудың конструкциялары, бағдарламалары мен әдістемелері.

Міндет

• Пәннің міндеттері-қызметтің келесі бағыттары бойынша біліктер мен дағдыларды қалыптастыру: - биомедициналық сигналдардың жіктелуі және физикалық табиғаты; - биомедициналық сигналдарды талдау әдістерін таңдауды негіздеу; - сигналдарды талдау мен түрлендірудің заманауи әдістерін қолдана отырып, бастапқы өлшеу түрлендіргіштерінен алынған сигналдарды математикалық өңдеу; - сандық спектрлік талдау; - сандық сүзгілерді және сигналдарды өңдеудің функционалдық түйіндерін талдау; - бастапқы сигналдарды өңдеу және талдау құралдарына бұрмалаусыз беру; - медициналық-биологиялық ақпаратты автоматтандырылған талдаудың жалпы принциптері; - биомедициналық сигналдардың негізгі сипаттамаларын есептеу; - биологиялық объектілердің қасиеттерін техникалық байланыстардың параметрлерімен ұтымды үйлестіру.

Оқыту нәтижесі: білу және түсіну

• Білуі керек: нәтижелерді өңдеудің негізгі түсініктері мен математикалық әдістерін; сызықтық алгебраны; аналитикалық геометрияны; дифференциалдық және интегралдық есептеулерді.; дифференциалдық теңдеулер; кешенді айнымалы функциялар теориясының негіздері; Ықтималдық теориясы және математикалық статистика; табиғаттың іргелі заңдары және механика, Термодинамика, электр және магнетизм саласындағы негізгі заңдар; қолданбалы механика заңдары; экология мәселелері және т. б.

Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану

• Меңгеруі керек: Математикалық талдау әдістерін, ықтималдық теориясын және математикалық статистиканы сигналдар мен деректерді өңдеу әдістерін зерттеу үшін қолдану; қозғалыстардың дифференциалдық теңдеулерін құрастыру; практикалық есептерді шешу үшін математикалық әдістерді, физикалық және химиялық заңдарды қолдану. Меңгеруі тиіс: Алгебралық жүйелер мен дифференциалдық теңдеулерді шешу, дифференциалдық және интегралдық есептеу, Аналитикалық геометрия әдістерін; Ықтималдықтар теориясы, Математикалық статистика, математикалық логика және функционалдық талдау әдістерін; физика, химия, экология және қолданбалы механика заңдарын практикалық қолдану дағдыларын.

Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру

• Аудиториядағы белсенділік (талқылауларға қатысу, жауап беру, шағын тесттер). Практикалық\/зертханалық жұмыстар. Аралық тесттер. Рубеждік бақылау. Қорытынды емтихан немесе зачет.

Оқыту нәтижесі: коммуникативтік қабілеттіліктер

• Оқытылатын студент биомедициналық сигналдарды өңдеу мен талдау әдістеріне сүйене отырып, олардың сапасы, сенімділігі және маңыздылығы туралы негізделген пікір қалыптастыра алады; медициналық диагностика мен науқастың жағдайын бақылау бойынша практикалық міндеттерді шешуде әртүрлі сигналдарды өңдеу алгоритмдерінің қолданылуын бағалай алады.

Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі

• Оқытылатын студент биомедициналық сигналдарды өңдеу нәтижелерін талқылау және түсіндіру мақсатында әріптестерімен және сабақтас сала мамандарымен тиімді қарым-қатынас жасай алады; алынған қорытындыларды ауызша және жазбаша түрде нақты әрі дәлелді түрде жеткізе біледі.

Оқыту әдістері

«Биомедициналық сигналдарды өңдеу әдістері» пәні студенттерде биомедициналық сигналдарды талдау, сүзгілеу, интерпретациялау және визуализациялау бойынша кәсіби білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыруға бағытталған. Студенттер дәрістерге, зертханалық және практикалық сабақтарға белсенді қатысып, барлық тапсырмаларды және жобаларды уақытында орындауы тиіс. Ғылыми әдебиеттермен өз бетінше жұмыс істеу, пікірталастар мен зерттеу жобаларына қатысу құпталады. Академиялық адалдықты бұзудың кез келген түріне (плагиат, көшіру, жалған деректер енгізу) жол берілмейді. Қорытынды баға ағымдық бақылау, рубеждік бақылау және қорытынды емтихан нәтижелерінен құралады.

Мәселе негізіндегі оқыту (Problem-Based Learning) — нақты биомедициналық деректерге сүйеніп практикалық тапсырмаларды орындау;

Жоба әдісі (Project-Based Learning) — MATLAB, Python және басқа құралдарды пайдаланып ЭКГ, ЭЭГ, ЭМГ сигналдарын өңдеуге арналған мини-жобаларды әзірлеу;

Интерактивті дәрістер мен мультимедиялық таныстырылымдар;

Зерттеу арқылы оқыту — сигналдарды өңдеудің заманауи технологиялары туралы ғылыми мақалаларды талдау;

Білім алушының білімін бағалау

Оқытушы ағымдағы бақылау жұмыстарының барлық түрлерін жүргізеді және академиялық кезеңде екі рет білім алушылардың ағымдағы үлгеріміне тиісті баға береді. Ағымдағы бақылау нәтижелері бойынша 1 және 2 рейтинг қалыптастырылады. Білім алушының оқу жетістіктері 100 балдық шкала бойынша бағаланады, Р1 және Р2 қорытынды бағасы ағымдағы үлгерім бағасынан орташа арифметикалық ретінде шығарылады. Академиялық кезеңде білім алушының жұмысын бағалауды пән бойынша тапсырмаларды тапсыру кестесіне сәйкес оқытушы жүзеге асырады. Бақылау жүйесі жазбаша және ауызша, топтық және жеке формаларды біріктіре алады.

Кезең	Тапсырма түрі	Өлшем
1  рейтинг	Практическая работа 1	0-100
	Практическая работа 2
	Практическая работа 3
	Практическая работа 4
	РК 1
2  рейтинг	Практическая работа 5	0-100
	Практическая работа 6
	Практическая работа 7
	Практическая работа 8
	РК 2
Қорытынды бақылау	емтихан	0-100

Жұмыс түрлері бойынша оқыту нәтижелерін бағалау саясаты

Тапсырма түрі	90-100	70-89	50-69	0-49
	Өте жақсы	Жақсы	Қанағаттанарлық	Қанағаттанарлықсыз
Жеке оқу траекторияларын қолдау үшін кері байланыс пен қалыптастырушы бағалау технологияларын қолдану.

Бағалау нысаны

Пән бойынша білім алушының білімін қорытынды бағалау 100 баллдық жүйе бойынша жүзеге асырылады және:

• Емтиханда алынған нәтиженің 40%;
• Ағымдағы үлгерімнің 60% - ы.

Қорытынды бағаны есептеу формуласы:

И= 0,6	Р1+Р2	+0,4Э
	2

 

мұндағы, Р1, Р2-тиісінше бірінші, екінші рейтингті бағалаудың сандық эквиваленттері;

Э - емтихандағы бағаның сандық баламасы.

Қортынды әріптік бағасы және оның балдық сандық эквиваленті:

Төрт балдық жүйе бойынша цифрлық баламаға сәйкес келетін білім алушылардың оқу жетістіктерін бағалаудың әріптік жүйесі:

Әріптік жүйе бойынша бағалар	Балдардың сандық эквиваленті	Балдар (%-тік құрамы)	Дәстүрлі жүйе бойынша бағалар
A	4.0	95-100	Өте жақсы
A-	3.67	90-94
B+	3.33	85-89	Жақсы
B	3.0	80-84
B-	2.67	75-79
C+	2.33	70-74
C	2.0	65-69	Қанағаттанарлық
C-	1.67	60-64
D+	1.33	55-59
D	1.0	50-54
FX	0.5	25-49	Қанағаттанарлықсыз
F	0	0-24

Дәріс сабақтарының тақырыптары

• Сообщения и сигналы
• Анализ и синтез сигналов, описание сигналов
• Гармонический анализ периодических сигналов
• Спектр одиночного импульса
• Описание свойств четырехполюсников
• Дискретная обработка сигналов, обобщенный алгоритм цифровой обработки
• Быстрое преобразование Фурье
• Классификация фильтров, параметры фильтров
• Цифровые фильтры
• Огибающая и фаза, преобразование Гильберта
• Математические вопросы, связанные с обработкой случайных сигналов (обзор)
• Модели случайных процессов
• Оцениванивание параметров случайных сигналов
• Анализ числовых данных (краткий обзор)
• Статистические методы анализа данных

Негізгі әдебиет

• 1. Теория вероятностей и математическая статистика: Основы, прикладные аспекты с примерами и задачами в среде Mathcad: Учеб. пособие для вузов / Р. И. Ивановский. — СПб.: БХВ-Петербург, 2008. — 528 с.
• 2. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высш. шк., 2006.
• 3. Малков П.Ю. Количественный анализ биологических данных: Учебное пособие. - Горно-Алтайск: РИО ГАГУ, 2005. - 71 с. http://window.edu.ru/resource/280/66280
• 4. Архирейский А.А., Рассоха Е.Н. Статистическая обработка данных о надежности: Методические указания к выполнению расчетно-графической работы. - Оренбург: ГОУ ОГУ, 2004. - 35 с.
• 5. Роганов В.Р., Роганова С.М., Новосельцева М.Е. Обработка экспериментальных данных: Учебное пособие. - Пенза: Пенз. гос. ун-т, 2007. - 171 с. http://window.edu.ru/resource/987/36987

Қосымша әдебиеттер

• 1. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. - Спб: Питер, 2002
• 2. Осипов Л.А. Обработка сигналов на цифровых процессорах. Линейно-аппроксимирующий подход. - М: Горячая линия – Телеком, 2001.
• 3. Солонина А.И., Улахович Д.А., Яковлев Л.А. Цифровые процессоры обработки сигналов фирмы Motorola.- Спб.: БХВ – Петербург, 2000
• 4. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. – М.: Мир - 197892. Применение цифровой обработки сигналов. Под ред. Оппенгейма Э. – М.: Мир – 1980
• 5. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Радио и связь – 1986