Моделирование в биотехнических системах

内容描述: Данная дисциплина нацелена на ознакомление магистрантов с основными методами решения задач на основе имитационного моделирования, получение навыков создания моделей биотехнических систем, изучение методов планирования экспериментов, применение полученных знаний при создании и проведении экспериментов с имитационными моделями систем различной сложности.

贷款数: 6

Пререквизиты:

• Биотехнические системы и технологии

*СomplexityDiscipline(zh-CN)*:

零件: Вузовский компонент

循环次数: Профилирующие дисциплины

Цель

• Формирование у студентов компетенций в области математического и компьютерного моделирования биотехнических систем, а также развитие навыков проектирования, анализа и оптимизации таких систем с использованием современных методов вычислительной биологии и инженерных подходов.

Задача

• получение навыков создания моделей биотехнических систем
• изучение методов планирования экспериментов
• применение полученных знаний при создании и проведении экспериментов с имитационными моделями биотехнических систем различной сложности

Результат обучения: знание и понимание

• описывать основные методы моделирования биотехнических систем, включая математические модели, стохастические процессы, методы машинного обучения

Результат обучения: применение знаний и пониманий

• разрабатывать математические и компьютерные модели биотехнических систем и адаптировать их под различные задачи,
• использовать вычислительные методы для анализа и оптимизации биотехнических процессов, медицинских устройств,
• анализировать и интерпретировать результаты моделирования для разработки биомедицинских решений,

Результат обучения: формирование суждений

• оценивать качество моделей и корректировать их параметры на основе экспериментальных данных,
• критически анализировать существующие модели и их применимость к реальным биотехническим системам,
• обоснованно выбирать методы моделирования в зависимости от целей исследования,

Результат обучения: коммуникативные способности

• оформлять научные и технические отчёты, описывая построенные модели и полученные результаты,
• использовать цифровые технологии для визуализации результатов (графики, 3D-модели, симуляции),

Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе

• применять методы математического и компьютерного моделирования для анализа и оптимизации биотехнических систем, включая численные методы, машинное обучение и симуляции физиологических процессов,
• выбирать наиболее подходящие модели и вычислительные инструменты для решения конкретных задач в области биомедицинской инженерии, обосновывая свой выбор на основе научных данных и экспериментальных результатов.

*TeachingMethods(zh-CN)*

Учебно-модульная, компьютерная

*AssessmentKnowledge(zh-CN)*

Преподаватель проводит все виды работ текущего контроля и выводит соответствующую оценку текущей успеваемости обучающихся два раза в академический период. По результатам текущего контроля формируется рейтинг 1 и 2. Учебные достижения обучающегося оцениваются по 100-балльной шкале, итоговая оценка Р1 и Р2 выводится как средняя арифметическая из оценок текущей успеваемости. Оценка работы обучающегося в академическом периоде осуществляется преподавателем в соответствии с графиком сдачи заданий по дисциплине. Система контроля может сочетать письменные и устные, групповые и индивидуальные формы.

*PolicyAssignmentTask(zh-CN)*

*EvaluationForm(zh-CN)*

Итоговая оценка знаний обучающего по дисциплине осуществляется по 100 балльной системе и включает:

• 40% результата, полученного на экзамене;
• 60% результатов текущей успеваемости.

Формула подсчета итоговой оценки:

 

где, Р₁, Р₂ – цифровые эквиваленты оценок первого, второго рейтингов соответственно; Э – цифровой эквивалент оценки на экзамене.

Итоговая буквенная оценка и ее цифровой эквивалент в баллах:

Буквенная система оценки учебных достижений обучающихся, соответствующая цифровому эквиваленту по четырехбалльной системе:

Темы лекционных занятий

• Введение в моделирование биотехнических систем.Определение и классификация биотехнических систем. Роль моделирования в биомедицинской инженерии. Программные инструменты для моделирования (Matlab, Python, Simulink, ANSYS, COMSOL Multiphysics).
• Математические основы моделирования биологических процессов. Дифференциальные уравнения и их применение в биологии. Стохастические модели биологических процессов. Численные методы решения биологических задач.
• Методы верификации и валидации моделей. Сравнение моделей с реальными экспериментальными данными. Оценка точности и надежности биомедицинских моделей. Чувствительность и устойчивость моделей.
• Моделирование физиологических систем организма. Модели кровообращения (гемодинамика, артериальное давление). Модели дыхательной системы. Электрофизиологические модели сердца и нейронов.
• Биомеханическое моделирование. Метод конечных элементов (Finite Element Method, FEM) для моделирования тканей. Моделирование движения суставов и биомеханики скелета. Анализ нагрузок на протезы и имплантаты.
• Моделирование биохимических процессов и клеточных систем. Кинетика химических реакций в биологических системах. Модели взаимодействий белков и метаболических путей. Агентные модели клеточных взаимодействий.
• Компьютерное моделирование нейронных сетей и мозга. Биологически правдоподобные нейросети (Hodgkin-Huxley, Izhikevich). Искусственные нейронные сети для анализа биомедицинских данных. Моделирование обработки сенсорной информации.
• Моделирование биосенсоров и медицинских приборов. Принципы работы биосенсоров. Цифровые модели работы медицинских датчиков (ЭКГ, ЭЭГ, пульсоксиметрия). Анализ сигналов и алгоритмы обработки данных.
• Моделирование лекарственного действия и фармакокинетики. Математические модели всасывания, распределения, метаболизма и выведения (ADME). Методы предсказания эффективности лекарств. Индивидуализированные модели для персонализированной медицины.
• Цифровые двойники в медицине и биотехнических системах.Определение и примеры цифровых двойников.Применение в диагностике, терапии и хирургическом планировании.Интеграция данных пациента в модели.
• Моделирование в персонализированной медицине.Индивидуальные модели пациентов на основе медицинских данных.Искусственный интеллект в персонализированной терапии.Применение предсказательных моделей в клинической практике.
• Моделирование взаимодействий человека и биотехнических систем.Интерфейсы "мозг-компьютер" (BCI) и их моделирование.Протезирование и экзоскелеты: симуляции движения.Виртуальная реальность в реабилитации.
• Вычислительные методы для анализа биомедицинских данных.Машинное обучение и анализ больших данных в медицине.Методы кластеризации и классификации.Анализ временных рядов и предсказание патологий.
• Будущее моделирования в биомедицине. Современные тренды и перспективы моделирования биотехнических систем. Применение квантовых вычислений в медицине. Этические и правовые вопросы использования моделей в клинической практике.
• Разбор реальных кейсов и обсуждение проектов. Обсуждение практических примеров применения моделирования. Разбор успешных проектов в области биомедицинского моделирования. Итоговые выводы и подготовка к практическому применению знаний.

Основная литература

• Компьютерное моделирование биотехнологических процессов и систем: Учеб. пособие / Д.С. Дворецкий, С.И. Дворецкий, Е.И. Муратова, А.А. Ермаков. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2005, 80 с.
• Устюжанин В.А. Моделирование биотехнических систем: учеб. пособие / В.А.Устюжанин, И.В.Яковлева. - Старый Оскол: ТНТ, 2014. - 215 с.
• Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. М.: Физматлит, 2001, 320 с.

Дополнительная литература

• Дворецкий С.И., Егоров А.Ф., Дворецкий Д.С. Компьютерное моделирование и оптимизация технологических процессов и оборудования: Учеб. пособие. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2003, 224 с.
• Протопопов И.И., Пащенко Ф.Ф. Компьютерное моделирование биотехнологических систем: Учеб. пособие. М.: МГУПБ, 2003 Ч. 1, 116 с.