Algoritmos de Diagnóstico e de Auto-Regulação

Conhecimentos de Base Recomendados

NA

Métodos de Ensino

As aulas teóricas serão sobretudo de discussão da matéria com os alunos e de resolução de problemas de aplicação da teoria (com apoio de médicos). Nas aulas práticas laboratoriais os alunos desenvolverão aplicações computacionais para diagnóstico e auto-regulação, desenvolvendo as suas capacidades de auto-aprendizagem e busca de conhecimento.

Resultados de Aprendizagem

Capacidade de utilização dos principais algoritmos quantitativos usados no diagnóstico de sistemas fisiológicos mais comuns (cardiovascular, respiratório, digestivo, urinário, etc.).
Tratamento avançado de sinais fisiológicos para extrair as suas características no domínio temporal e de frequência.
Análise teórica das funções homeostáticas e de auto-regulação dos sistemas fisiológicos humanos. Projecto de sistemas de regulação de próteses e de equipamentos clínicos e hospitalares.

Estágio(s)

Não

Programa

Revisão de conceitos de Estatística
1. Análise de Componentes Independentes (ICA)
- Métodos para estimar independência
- Fast ICA
2. Transformadas de Fourier
- Transf. de Fourier
- Janelamento
- Filtros Digitais (FIR e IIR)
- Projeto no plano-s e discretização
3. Wavelet
- Transf. contínua e discretas
4. Redução de Dimensionalidade
- Análise de Componentes Principais (PCA)
- Escalonamento Multidimensional (MDS)
5. Agrupamento
- Técnicas de agrupamento
6. Identificação Recursiva de Sistemas Discretos
- Sist. dinâmicos
- Função de transferência (FT)
- Estabilidade
- Estim. recursiva dos parâmetros da FT: ARX e ARMAX
7. Controlo Digital
- Controlad. protótipo mínimos e deadbeat
- Cancel. de pólos e zeros
- Controlad. de três termos e equação diofantina
- Cont. adaptativo
8. Realimentação por Variáveis de Estado e Controlo Ótimo
- Discretização da equação de estado contínua
- Eq. de estado discreta e transf. Z
- Controladores por realimentação de estado
- Cont. ótimo
- Eq. de Riccati

Métodos de Avaliação

Avaliação
Trabalho de investigação: 10.0%
Trabalho de síntese: 20.0%
Trabalho laboratorial ou de campo: 20.0%
Exame: 50.0%

Bibliografia

The Medical Algorithms Project 2025, www.medal.org.

Time-Frequency and Wavelets in Biomedical Engineering,Metin Akay (Ed), 1997, Wiley-IEEE Press Series on Biomedical Engineering.

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

Biomedical Signal Processing and Signal Modelling, E. N. Bruce, Wiley 2001.

Identification of Nonlinear Physiological Systems, Westwick e Kearney, IEEE Press Series Biom Eng 2003.

Physiological Control Systems, Analysis, Simulation and Estimation. Khoo, IEEE Press Series Biomed Eng 2000.