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L1570 Elaborazione dati e segnali biomedici

Nel documento Torin cura (pagine 131-134)

Anno: Periodo5:2 Lezione,Laboratorio(facoltativo) :8+4 (oresettimanali) Docent e: MarcoKnaflit z

Scopo del corso èil fornire una panoramicasu alcunedelIe tecnichepiù attua lidi elabo-razionedi dati speri me nta lie segnalidi interesse biom edi co. Generalment e lezioni ed esercitazioni non saranno separate in modo preciso, ma alI' esposizione delIa teoria se-guiranno esempiapplica tiviedeserciz i in misur ataledarend ere agevolela comprensio -ne degliargome ntipresentati.11 materia leesposto durante le lezionipuò esseresudd ivi-so in due parti:l'analisistatistica dei dati sperimentali,che copre circa un terzo delcor -so,el'esposizioneditecn iche spec ifiche dianalisi dei segna li,checoprei rima nenti due terzi.Sono previste alcune esercitazioni di laboratorio non assistite,che consisteranno nelIostudiodi problemispecificiutilizza ndo dati e segna li reali.

REQUISITI

Ènecessaria una discreta famig liaritàcon letecn ichedi analisi dei segnaliele nozioni di teoriadelIe probabilitàpresentate nel corso diTeoria dei segnali.Èconsigliatala

fre-quenzadel corsodiStrumentazionebiomedica. .

PROGRAMMA

11 piano degli argomenti proposto nel seguitoèstato preparato in modo da raggruppare temi trattati in circa6~lOore cadauno. 11 livelIo diapprofondimento con cui un argo -ment o ètrattatodipend e inparte dalI ' imp ortanza applica tiva delI ' argom ento stess oedin parte dalIa necessitàdi preparare in modo adeguato i seminari specialistici,che non è semprepossibileprogramm are in modocerto con largo anticipo.Lo spazio dedicato ad ogni argomen topotràpertantovariaredi annoinannoentroilimiti indicati.

- Presentazionedei metodi propridelIa statistica descrittivae nozioni introduttive di statis tica:differenze trastatistica descrittiva edinfe renz iale,misuredi tend enza cen-trale,definizione dei moment i statistici, misure di asim metria, istogrammi ed altre rappresentazionigrafiche

Richiam i di teoria delIe probabilità: propr ietà delIe distr ibuzioni di probab ilità e delIe funzioni densità di probabilità, estensioni al caso di più variabili casuali, de-scrizion edelIe proprietàdi alcune distribuzioni di uso comune(bin omiale,di Pois-son,espo nenziale,gaussiana,...)

- Lateoria delIastima puntuale ed intervalIare:ilconcettodi distribuzione campiona-ria, propri etàdegli stimatori puntuali,esempi di costruzio ne di stimato ri puntuali a massima verosirniglianza, concetto di intervalIo di confidenza ed esempi di stima intervalIare

- I testdiipotesi:ipotesi semp licie composte,ilteorema diNeyma n-Pea rson e la co-struzione delIa regionecritica. test unilateri e bilateri, analisi di osservazioni dico-tome, osservazioni apparte nenti aduna trakclassi, test sulvalor med io e sulIa va-rianza nel caso didue variabili casua li definite su una popolazione o una variab ile

casuale definita su duepopolazioni, ipotesi diomogeneit à edindi pende nza, letavole di contingenza '

- Applicazio ni dianalisistatistica multivariatae regressione lineare :analisidegli ou-tlier e test di ipotesi su vettori di valori medi, applicazione all'analisi del cammino edal monitoraggio in terapia intensiva, regressionelineare aiminimi quadrati e re-gressionerobusta,ilcoeffici ente di correla zione

La rivela zione di eventi: tecni che statistiche e morfolo giche, rivelazione statistica dell' attivazione muscolare, ilmatchedjì/ter,la tecnica dell'averaging applicata ai potenziali evocatisomatose nsoriali, detezionedel complesso QRS nel segnale elet-trocardiografico, rivelatorie classificatoribasati su tecn icheneurali

- Analisispettrale disegnalistazionari:imetodinonparametrici (FFT based),la fi-nestratura edaltrimetodi perlariduzionedella varianza dellastima;applicaz ionial segnaleelettroencefalograficoed elettromiog rafico

- Analisispettra ledi seg nalistazio nari:imetodiparametrici (AR, MA,ARMA), me-todiperil calcolodeicoefficient i,stimaspettrale a risolu zion einfinita,limiti teorici. Applicazioni al caso del segnale elettroe ncefa lografico ed alsegnale di variabilità delritmo cardiaco (intervalli R-R)..I1 filtro sbiancante

La stima del ritard o tra duesegnalideterministici e stocastici:tecnica della cro ss-correlazione,spectral matching,tecnicadellarispostaall'impulso;applicazione alla stima della velocitàdiconduzionemuscolare.Ilsegnale EMG di super ficieela fati-ca muscolare lofati-calizzata. Allineamento disegnali ad alta riso luzione: applicazi one all'analisi deipotenzialitardivi

- Riduzionedelrumore etecnichenumericheperlariduzionedell'interferen zadi rete:

filtraggio ottimo di Wiener, cennialle possibil ità offerte dagli spettri di ordine supe-riore (HOS),filtrinotchFIR,I1R edadattivi

Compressio nee riduzione dei dati ed ilproblemadella ricostruzione: tecn iche tipi-chedelle applicazioniall'elettrocardiog rafia dinamicaeall' elettroencefalografia Applicazioni di metodi temp o-frequen za a segnali a supporto limitato nel tempo, ciclostazio nari ed aprocessi casualifortemente non stazionari: la trasformazione di Wigner-Ville e le versioni modificate,trasformazio ni dellaclassediCohen, propri e-tà. Applicazio nialsegnaleelettroca rdiog rafico ed lasegnale elettromi ografico otte-nutoincondizioni isocinetiche

ESERCITAZ ION I (cfr.il programm a)

LABORA TORIO (cfr. il programm a)

Saranno proposte4-6 esercitaz ioni di laboratori otra quellepresentatenelseguito.Temi specifici potranno essereaggiunti dianno inanno.

Ogni esercitazione richiede mediamenteun impeg no di5-6ore.AIfine di poter sostitui-repartedell ' esame oralecon la valutazio ne deilaboratori , ognistude nte dovrà redigere una relazione sui risultati ottenuticd i problemi incontr atiinogniesercitazione.

l. Applicazio ne della statistica descritti va all'analisidellecaratteristiche deicampioni di duepopolazion i ottenute nel corso di uno studiosull'effica cia di unfarmaco per lariduzione dellacolesterolemia

2. Applicazione della statistica descrittiva,degl istimatori puntuali e dei testdi ipotesi ai dati relativia pazienticritici ricoveratiin terapia intensiva

3. Rivelazione di complessi QRS simulati ed originali mediante tecniche diverse.

Estraz ione e rivelazi onedi potenziali evocatisomatosensoriali

4. Analisi spettralemediante metodi paramet rici e nonparametrici di brani di segnale elettroencefalografico.Suddivisionedello spettro in bande alfa,beta,delta e teta 5. Analisi spettralemediante metodi parametrici e non parametrici di branidi segnale

elettromiograficovolontario estimo lato elettricamente.Studio delle manifestazioni

elettriche difatica muscolare localizzata .

6. Riduzione del rumore e dell'interferenzadi rete in segnalielettrocardiografici, elet-troencefalograficied elettromiografici

7. Riduzionedell'artefatto dovutoall'elettrocardiogrammamaterno nell' ECG fetale 8. Applicazione di trasformazion i tempo-frequenza e wavelets all'analisi del ciclo

cardiaco e del segnale elettromiograficoottenutodurantecontrazioni isocinetiche

BIBLIOGRAFIA

Non esiste un testo di riferimentoche contenga tutti e solo gli argomentitrattati nel cor-so. Sarà disponibile materiale didattico aggiuntivo(fotocopiedi lucidi,articoli,...). P.Galeotti;"Elementi di probabilità estatistica", Levrotto&Bella,Torino,1984 C. Marchesi, "Tecnichenumericheperl'analisideisegnali biomedici",Pitagora Editri -ce S.r.l.,Bologna,1992

Testiausiliari

A.A.Afifi, S.P. Azen, "Statistical analysis.A computerorientedapproach",Acade mic Press Inc.,SanDiego,California,9210 l,1979

S.L. Marple, "Digitai spec tral analysis with applications", Prentice Hall Inc, En -glewood Cliffs,NJ.1987

C.J. De Luca and M. Knaflitz, "Surf ace electromiography:what's new? ",CLUT,Tori -no, 1992

AA. VV. "Time-frequency analysis. Methods'and applications", Edited by B.

Bo-ashash,John Wiley and SonsInc, New York,Toronto,Chic hes ter, 199 2

ESAME

L'esame si basa su una prova orale,parte della quale può opzionalmente essere sostitui -ta dalla valutazione delle relazioni che descrivono i risultati ottenuti nel corso dell' attività di laboratorio.Taleoppo rtunitàvale unicamente per l'anno solare in cui siè ottenuta la frequenzaal corso.

Nel documento Torin cura (pagine 131-134)