Algoritmos de Análise e Diagnóstico para pHealth

Conhecimentos de Base Recomendados

1. Conhecimentos de álgebra e cálculo

2. Conhecimentos de processamento de sinal (transformadas Z, Fourier)

3. Conhecimentos de programação (preferencialmente usando MatLab)

Métodos de Ensino

Aulas teóricas (2 horas semana)

Exposição dos conceitos teóricos, princípios e técnicas fundamentais.

Exemplos que concretizem o interesse prático da matéria e exemplifiquem a sua aplicação a situações reais.

 

Resultados de Aprendizagem

Na unidade curricular de Algoritmos de Análise e Diagnóstico para pHealth pretende-se que o aluno adquira conhecimentos sobre assuntos fundamentais relativos à análise e interpretação automática de biosinais, em particular em contextos de pHealth. Serão estudadas técnicas e metodologias capazes de analisar, classificar e interpretar informação tendo por base dados clínicos (sinais).

Estágio(s)

Não

Programa

Introdução

Visão global das aplicações no contexto pHealth, relacionados com a monitorização e diagnóstico precoce.

• Caracterização das aplicações

• Tipos e características de biosinais

2. Análise e diagnóstico de bioSinais

• Estudo de metodologias básicas de análise e processamento: filtros, transformadas (Z, Fourier).

• Estudo de metodologias tempo frequência: wavelets, transformada wiegner-ville.

• Métodos de análise não linear (expoentes de Lyapunov, entropia, etc)

• Métodos de separação de fontes (ICA, etc)

3. Áreas de aplicação

• Definição de problemas concretos em diversos domínios clínicos

• Estado da arte em análise e interpretação de biosinais específicos: ECG, ICG, BP, EEG, PPG, respiração e som cardíaco.

• Estado da arte na extracção das características de sinais fisiológicos para diagnóstico (no domínio temporal e de frequência).

• Aplicação das técnicas de classificação (redes neuronais, sistemas difusos) no desenvolvimento de sistemas de auxílio

Métodos de Avaliação

Avaliação
Trabalho de investigação: 25.0%
Trabalho laboratorial ou de campo: 25.0%
Exame: 50.0%

Bibliografia

• Introduction to Biomedical Engineering, Third Edition; John Enderle, Joseph Bronzino; 2011.

• Nonlinear Biomedical Signal Processing Vol. II: Dynamic Analysis and Modeling, Metin Akay, Wiley-IEEE Press, 2000.

• Signals and Systems Analysis in Biomedical Engineering, Robert B. B. Northrop, Taylor & Francis Ltd, March 2003.

• Signals and Systems in Biomedical Engineering : Signal Processing and Physiological Systems Modeling, Suresh R. Devasahayam, Evangelia Micheli Tzanakou, Kluwer Academic / Plenum Publishers, Dordrecht, Netherlands, 2000.

• Bioelectrical Signal Processing In Cardiac And Neurological Applications, Leif Sornmo, Pablo Laguna, Elsevier, 2005.

• Wavelets in Medicine and Biology, Akram Aldroubi and Michael Unser, Eds., CRC Press, Boca Raton, FL, 1996.

• Artigos científicos a serem definidos.