Ingegneria Biomedica

Al termine del corso si richiede che lo studente abbia acquisito familiarità con le nozioni di spazio vettoriale, funzione lineare, matrici e loro proprietà, prodotti scalari, forme bilineari simmetriche, e abbia raggiunto una buona padronanza del calcolo con vettori e matrici. Si richiede che lo studente sia in grado di applicare tali risultati alla risoluzione di problemi concreti di algebra lineare e di semplici problemi di geometria analitica che riguardano le sottovarietà lineari di uno spazio affine.

Cenni su alcune strutture algebriche quali gruppi, anelli e campi. Il campo dei numeri reali e il campo dei numeri complessi. Spazi e sottospazi vettoriali. Basi. Dimensione di uno spazio vettoriale. Coordinate di un vettore. Cambiamenti di base. Intersezioni, somme e somme dirette di sottospazi vettoriali.

Funzioni lineari. Matrici e operazioni tra matrici. Matrici associate a una funzione lineare. Riduzione di una matrice in forma a scala. Matrici invertibili. Sistemi di equazioni lineari. Determinante di una matrice quadrata. Autovalori, autovettori e autospazi di un endomorfismo o di una matrice. Polinomio caratteristico. Endomorfismi e matrici diagonalizzabili. Matrici simili.

Prodotti scalari negli spazi vettoriali reali. Norma di un vettore, angolo tra due vettori. Ortogonalità tra vettori e tra sottospazi vettoriali. Il procedimento di Gram-Schmidt. Matrici ortogonali. Forme bilineari simmetriche. Matrici simmetriche reali e loro diagonalizzabilità. Il Teorema Spettrale. Spazi affini. Punti, rette e piani nello spazio. Sottovarietà lineari di uno spazio affine. Parallelismo, incidenza, ortogonalità. Distanza tra sottovarietà lineari.

Nessuno.

Le attività didattiche prevedono ore di lezioni frontali in aula.

Durante le lezioni il docente utilizza la lavagna per spiegare e illustrare i concetti.

Un ulteriore supporto allo studio individuale è dato dalla presenza, in un apposito canale YouTube ( https://www.youtube.com/channel/UCpJGeVBfmf-6S3neeImAw1w ) di tutti i video delle lezioni svolte in aula.

Oltre a rivolgersi al/la docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti. 

I criteri di valutazione con cui verrà effettuata la verifica delle conoscenze e delle abilità acquisite sono:

1. Completezza delle conoscenze acquisite

2. Capacità di applicare le conoscenze acquisite alla risoluzione di problemi concreti

• Titolo: Algebra Lineare e Geometria, Autori: Francesco Bottacin, Luogo: Bologna, Anno: 2021, Editore: Esculapio, Note: III Ed..
• Titolo: Esercizi di Algebra Lineare e Geometria, Autori: Francesco Bottacin, Luogo: Bologna, Anno: 2021, Editore: Esculapio, Note: III Ed..

Descrizione generale

Il corso offre una solida base di concetti, metodi e strumenti di Analisi Matematica utili per trattare problemi che coinvolgono funzioni di una variabile reale come, ad esempio:

• studiare il comportamento di una funzione di variabile reale
• operare con somme infinite
• determinare il minimo o il massimo di una funzione di variabile reale
• calcolare aree di figure piane
• risolvere alcune semplici equazioni differenziali

Conoscenze e competenze da acquisire

(1) Conoscenza e comprensione

• Conoscere definizioni, concetti, enunciati e metodi fondamentali del calcolo dei limiti, del calcolo differenziale e del calcolo integrale per funzioni di una variabile reale.
• Comprendere il significato teorico dei principali risultati presentati in un primo corso di analisi matematica e le relazioni tra i diversi argomenti del corso.
• Saper analizzare e comprendere un argomento dimostrativo ipotetico-deduttivo.

(2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione

• Saper utilizzare correttamente strumenti e metodi dell’analisi matematica per la risoluzione di esercizi e problemi.
• Saper individuare le tecniche più appropriate in relazione alle diverse tipologie di problemi teorici e applicativi affrontati nel corso.
• Saper applicare definizioni, teoremi e procedure di calcolo in contesti nuovi ma coerenti con gli argomenti trattati.

(3) Autonomia di giudizio

• Sviluppare la capacità di analizzare criticamente problemi matematici, valutando l’adeguatezza dei metodi utilizzati e la correttezza dei risultati ottenuti.
• Essere in grado di riconoscere ipotesi, condizioni di applicabilità e limiti degli strumenti teorici introdotti nel corso.
• Acquisire autonomia nell’impostazione di strategie risolutive e nella verifica logica dei procedimenti adottati.

(4) Abilità comunicative

• Acquisire una solida padronanza del linguaggio matematico, sapendo esporre in modo corretto, chiaro ed efficace definizioni, teoremi e procedimenti risolutivi.
• Saper presentare dimostrazioni con rigore logico e coerenza argomentativa.
• Saper utilizzare in modo appropriato simbolismo, notazione e terminologia propri dell’analisi matematica.

(5) Capacità di apprendimento

• Acquisire capacità logiche, analitiche e metodologiche utili per affrontare studi successivi in ambito matematico e scientifico.
• Sviluppare un metodo di studio autonomo e rigoroso, capace di favorire l’approfondimento individuale degli argomenti trattati.
• Essere in grado di consultare e utilizzare autonomamente testi e materiali di supporto relativi agli argomenti del corso.

Programma sintetico:

• Elementi di logica, insiemistica e funzioni, principio di induzione.
• Fondamenti dei numeri reali.
• Limiti di successioni numeriche reali e di funzioni reali di variabile reale: proprietà generali, forme indeterminate, tecniche di calcolo.
• Continuità: definizione e proprietà delle funzioni continue su intervalli.
• Calcolo Differenziale: regole di calcolo, teoremi fondamentali del calcolo differenziale, legame monotonia-derivata, funzioni concave/convesse, regole di de l’Hopital, formule di Taylor e Maclaurin ed applicazioni.
• Calcolo Integrale: definizione e principali proprietà dell’integrale alla Riemann, teorema fondamentale del calcolo integrale. Calcolo delle primitive. Integrali generalizzati.
• Serie numeriche: definizione e principali criteri di convergenza.
• Introduzione alle Equazioni Differenziali Ordinarie: alcuni metodi risolutivi per equazioni del primo ordine lineari e a variabili separabili ed equazioni del secondo ordine a coefficienti costanti.

• Conoscere la logica elementare e il calcolo algebrico.
• Saper risolvere equazioni e disequazioni di primo e secondo grado, razionali, irrazionali e con valore assoluto.
• Saper risolvere sistemi di equazioni e disequazioni.
• Conoscere rappresentazione analitica e geometrica nel piano cartesiano dirette, parabole, iperboli, circonferenze ed ellissi.
• Conoscere la definizione, i valori principali e le proprietà delle funzioni trigonometriche (seno, coseno, tangente).
• Conoscere la definizione e le proprietà elementari delle funzioni esponenziali e logaritmiche, saper risolvere relative equazioni e disequazioni.

Si consiglia di svolgere l’attività Precalculus (https://www.ingegneria.unipd.it/futuri-studenti/mooc-di-matematica-di-base) prima dell’inizio dei corsi.

L’insegnamento è erogato in presenza e prevede:

• lezioni frontali

Metodologie:

• problem solving
• esercitazioni guidate

Uso dell’IA: non previsto né autorizzato nelle attività didattiche e valutative

Studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l’Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

I criteri di valutazione sono:

(1) capacità di impostare con rigore metodologico e risolvere correttamente gli esercizi

(2) chiarezza e completezza delle argomentazioni prodotte

(3) proprietà e precisione nell’uso del linguaggio logico-deduttivo

(4) capacità di adattare tecniche note a situazioni non note.

Nella valutazione della prova scritta,

• 2/3 del punteggio sono attribuiti alla parte di esercizi,
• 1/3 del punteggio è attribuito alla parte teorica

L’esame è superato se entrambe le parti della prova scritta sono svolte correttamente per almeno il 50% ciascuna (requisito minimo), ed il voto complessivo è almeno pari a 18/30.

La prova integrativa può determinare un aumento, la conferma o una diminuzione del voto della prova scritta. Se il voto complessivo finale è minore di 18/30 tutta la prova d’esame deve essere ripetuta in un appello successivo.

Teoria:

• Ancona V., Marson A., Rubino G., Analisi Matematica 1, Teoria ed Applicazioni, Carocci, 9788843099559. Note: CONSIGLIATO
• Bertsch M., Dal Passo R., Giacomelli L., Analisi Matematica (2 ed.), McGraw-Hill, 9788838668944. Note: CONSIGLIATO
• Bramanti M., Salsa S., Pagani C., Analisi Matematica 1: con elementi di geometria e algebra lineare, Zanichelli, 9788808254214. Note: CONSIGLIATO
• Languasco A., Analisi Matematica 1, Teoria ed Esercizi, Hoepli (seconda ristampa), 9788820380823. Note: OBBLIGATORIO
• Marcellini P., Sbordone C., Elementi di Analisi Matematica 1, Liguori, 9788820728199. Note: CONSIGLIATO

Esercizi:

• Antoniazzi S., Pavarin G., Zannol C., Esercizi di Analisi Matematica 1, Calcolo Differenziale e Integrale, Ed. Libreria Progetto, 9788887331615. Note: CONSIGLIATO
• Bramanti M., Esercitazioni di Analisi Matematica 1, Esculapio, 9788874884445. Note: CONSIGLIATO
• Salsa S., Squellati A., Esercizi di Analisi Matematica 1, Zanichelli, 9788808299567. Note: CONSIGLIATO

Conoscenze di base di biologia cellulare, fisiologia ed anatomia necessarie per la comprensione degli elementi essenziali del funzionamento di organi e apparati che costituiscono l’organismo umano, in relazione alla progettazione e all’uso di sistemi e apparecchiature che sostituiscono/integrano il loro funzionamento o di strumenti e dispositivi atti ad analizzare/monitorare/descrivere variabili funzionali di interesse biomedico. 1. Conoscere i costituenti fondamentali delle cellule 2. Conoscere l’organizzazione strutturale dei diversi compartimenti 3. Conoscere i diversi tipi cellulari che caratterizzano i tessuti dell’organismo umano e la loro organizzazione nella formazione di organi ed apparati 4. Essere in grado di descrivere i processi di scambio di materia, energia ed informazione a livello di singole cellule, tessuti ed organi 5. Essere in grado di descrivere i processi bioelettrici e la codificazione di informazione attraverso essi; 6. Essere in grado di descrivere le basi della motilità a livello di apparato muscolare nelle sue diverse strutturazioni; 7. Essere in grado di descrivere le basi del trasferimento di informazione attraverso segnali chimici; 8. Essere in grado di tracciare i meccanismi fondamentali che caratterizzano il funzionamento di organi e apparati; 9. Essere in grado di tracciare i processi di azione/retroazione che mantengono lo stato fisiologicamente bilanciato di un soggetto rispetto alle fluttuazioni dell'ambiente interno ed esterno. 10. Essere in grado di usare una terminologia appropriata; 11. Essere in grado di organizzare un ragionamento scientifico con rigore logico.

Saranno presentate le nozioni di biologia generale e cellulare indispensabili per acquisire le competenze di base sui processi biologici fondamentali, e le nozioni di fisiologia ed anatomia necessarie al fine di comprendere la struttura e le modalità di funzionamento dei principali sistemi del corpo umano. - Organizzazione e costituenti principali della materia vivente: carboidrati, proteine, lipidi, acidi nucleici. - La cellula come unità compartimentata. Organizzazione degli organelli cellulari e loro relazioni funzionali (nucleo, citosol, sistemi di membrane interne, mitocondri, lisosomi, perossisomi, plasmalemma). - I costituenti cellulari nei principali tessuti: tessuto epiteliale, adiposo, connettivo, nervoso - I principi della fisiologia e l’anatomia umana. Mezzo interno e omeostasi. I sistemi di regolazione a feedback. Introduzione ai diversi sistemi ed apparati che compongono il corpo umano. - Barriere fisiche nei sistemi biologici e fenomeni di trasporto. Permeabilità della membrana cellulare ad anaelettroliti, elettroliti ed acqua: processi diffusionali semplici, trasporti mediati da carrier, trasporti attivi primari e secondari. Canali ionici. Osmosi e tonicità. coefficiente di riflessione. Trasporto vescicolare: endocitosi ed esocitosi. Trasporto epiteliale - Segnali elettrici e sistema nervoso: Compartimentazione e permeabilità selettive di membrana agli elettroliti e potenziali bioelettrici: potenziale di Nernst, potenziale di membrana a riposo (equazione GHK). Cellule eccitabili: potenziale d’azione e sua propagazione in neuroni amielinici e mielinici. Trasmisssione sinaptica. Potenziali postsinaptici e integrazione sinaptica. Recettori sensoriali e trasduzione sensoriale. Cenni sulla organizzazione delle reti neuronali, sistema sensoriale e motorio, sistema autonomo simpatico e parasimpatico. - Motilità ed apparato muscolare: Eccitabilità e contrattilità del tessuto muscolare scheletrico, cardiaco, liscio. Eccitamento miogeno del miocardio: potenziale del pacemaker e regolazione della sua attività. - Segnali chimici: Ormoni e messaggeri locali. Trasduzione intracellulare dei segnali. - Apparato cardiovascolare: Lavoro meccanico cuore. Attivazione elettrica cuore, ECG. Rapporto volume-pressione ventricolo. Modulazione gittata cardiaca. Organizzazione sistema circolatorio. Flusso sanguigno e diametro dei vasi. Pressione sanguigna. Circolazione distrettuale. Composizione sangue. Sistema immunitaria. Coagulazione. - Apparato respiratorio: Organizzazione tratto respiratorio. Muscoli respiratori. Spirometria, cambiamenti volume-pressione. Scambio gassoso. Regolazione ventilazione - Sistema urinario: Organizzazione sistema urinario e nefrone. Ultrafiltrazione e velocità di filtrazione glomerulare. Bilancio idrico. Riassorbimento.

Conoscenza dei contenuti del corso di Fondamenti di Chimica per la Bioingegneria.

Le attività di aula prevedono lezioni frontali dove su supporto informatico (file powerpoint) sono affrontati i contenuti del corso. Le lezioni sono organizzate in modo da stimolare la partecipazione attiva degli studenti. I casi di studio considerati sono discussi con il contributo attivo degli studenti. I files powerpoint che sono utilizzati a lezione sono forniti agli studenti attraverso la piattaforma moodle. Oltre a rivolgersi al/la docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Il punteggio totale dell'esame risulta dalla somma dei punteggi riportati nelle singole risposte.

• Titolo: Citologia e Istologia, Autori: Dalle Donne, Isabella, Luogo: Napoli, Anno: 2019, Editore: EdiSES, Note: --.
• Titolo: Fondamenti di Fisiologia generale e integrata, Autori: Taglietti, Vanni, Luogo: Napoli, Anno: 2019, Editore: EdiSES, Note: --.

Con riferimento agli obiettivi formativi del RAD del CdS in Ingegneria Biomedica, il corso ha come obiettivo quello di fornire allo studente una solida preparazione sulla fisica di base, in particolare di meccanica e termodinamica. Più in dettaglio, lo studente acquisirà la conoscenza dei concetti di base e delle leggi fondamentali della meccanica classica e della termodinamica. Imparerà a formalizzare in equazioni le leggi che regolano il comportamento di semplici sistemi meccanici e termodinamici, risolvendo i problemi proposti in funzione dei parametri di input. Svilupperà criticamente l’analisi dei risultati, controllandone la consistenza in termini di analisi dimensionale e l’autoconsistenza in termini numerici. Svolgerà attività di laboratorio nelle quali si familiarizzerà con le principali problematiche inerenti alla misura di grandezze fisiche; confronterà i risultati delle misure svolte con le predizioni della teoria, valutandone la consistenza in funzione degli errori sperimentali da cui le misure sono affette, sulla base delle conoscenze acquisite in relazione alla trattazione statistica degli errori casuali e alla presenza di possibili errori di tipo sistematico.

I risultati di apprendimento attesi, secondo i Descrittori di Dublino, sono i seguenti:

·      Conoscenza e comprensione: al termine dell’insegnamento, lo studente conoscerà le leggi fondamentali della meccanica classica e della termodinamica, strumenti basilari per la comprensione di svariati argomenti propri dell’ingegneria

·      Capacità di applicare conoscenza e comprensione: lo studente sarà in grado di applicare le leggi studiate ai casi reali, verificarle tramite esperienze e utilizzare le conoscenze acquisite di elaborazione dei dati per analizzare i risultati di misure

·      Autonomia di giudizio: lo studente avrà sviluppato la capacità di analizzare criticamente i risultati di una misura sperimentale e di valutarne in maniera appropriata l’eventuale differenza rispetto al risultato previsto in teoria

·      Abilità comunicative: lo studente verrà valutato con verifiche di apprendimento scritta e orale, nelle quali dimostrerà di essere in grado di esporre in modo appropriato gli argomenti studiati e lo svolgimento dei compiti assegnati

·      Capacità di apprendimento: lo studente acquisirà competenze di base che gli permetteranno in seguito di approfondire autonomamente gli argomenti trattati nei corsi degli anni successivi

Meccanica: Grandezze fisiche. Il Sistema Internazionale. Vettori e calcolo vettoriale. Cinematica scalare e vettoriale. Dinamica del punto materiale: Le tre leggi di Newton. Concetti generali sui moti relativi e i sistemi di riferimento. Quantità di moto, impulso della forza, teorema dell'impulso, conservazione della quantità di moto. Le interazioni fondamentali. Forza peso. Reazioni vincolari. Forze d'attrito. Forza elastica e moto armonico. Tensione dei fili. Lavoro, energia cinetica, teorema dell'energia cinetica, forze conservative, energia potenziale, conservazione dell'energia meccanica, bilancio energetico con forze dissipative. Momento angolare, teorema del momento angolare. Forze centrali. La legge di gravitazione universale. Sistemi di punti materiali. Forze interne ed esterne. Centro di massa. Teoremi del moto del centro di massa, del momento angolare e dell'energia. Sistema di riferimento del CM. Teoremi di Koenig. Lavoro delle forze interne ed esterne. Corpo rigido: momento d'inerzia, teorema di Huygens-Steiner, dinamica traslazionale e rotazionale. Fenomeni d' urto: urti elastici ed anelastici. Leggi di conservazione. Fluidi: pressione, elementi di statica e dinamica dei fluidi. 

Termodinamica: Sistemi e variabili termodinamiche, stati di equilibrio, equazione di stato. Calorimetria. Temperatura, termometri e scale di temperatura. Lavoro nei sistemi termodinamici. Primo Principio della termodinamica. Gas ideali. Cicli termodinamici, macchine termiche e frigorifere. Secondo Principio della Termodinamica. Entropia. Cenni di teoria Cinetica dei gas ideali.

Conoscenze di base di algebra e trigonometria; elementi di analisi matematica: derivazione ed integrazione di funzioni continue in una variabile reale.

ll corso si sviluppa in 96 ore di lezione frontale in aula ed esercitazioni di laboratorio. 

Durante le lezioni in aula, si descrive la parte teorica del corso, in cui lo studente acquisisce le nozioni fondamentali per l'apprendimento della Meccanica e della Termodinamica, e si risolvono esercizi relativi a semplici sistemi fisici che consentono allo studente di acquisire una metodologia per la soluzione di problemi applicativi. 

Durante le attività di laboratorio, lo studente svolge delle esperienze che gli consentono di verificare sperimentalmente alcune delle leggi fisiche descritte a lezione, e di applicare praticamente i concetti appresi relativi alle misure fisiche.

Oltre a rivolgersi al/la docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Per lo studio della materia è consentito l'utilizzo di software di intelligenza artificiale (AI). L'AI può essere utilizzata come ausilio alla comprensione degli argomenti trattati, sempre ricordando però che il riferimento principale per lo studio deve essere il libro di testo consigliato, che raccoglie tutte le informazioni correttamente, coerentemente e in modo organico. L'AI può anche essere utilizzata come supporto alla soluzione dei problemi proposti e/o discussi in aula così come a quelli di preparazione per la prova scritta. Si fa però presente che, soprattutto in questo secondo caso, l'AI può fornire indicazioni fuorvianti: l'AI va utilizzata sempre con spirito critico, analizzando in particolare se il testo fornito ha delle possibili ambiguità, se il testo è stato correttamente compreso dall'AI e se la logica dei passaggi seguiti per conseguire il risultato effettivamente corrisponde a quanto ci si aspetta.

Ovviamente, software di AI non possono essere utilizzati durante le prove scritte e orali.

La valutazione della preparazione dello studente si baserà nella prova scritta sulla capacità di risoluzione, in modo autonomo e appropriato sulla base delle conoscenze e metodologie acquisite, di problemi numerici sugli argomenti descritti durante il corso. 

Inoltre, nella prova orale, si valuteranno la comprensione ed il livello di conoscenza degli argomenti trattati durante il corso, che dovranno essere esposti dallo studente con rigore e proprietà di linguaggio.

Il voto finale è dato dalla media delle prove scritta e orale, con il complemento del risultato del test di laboratorio.

1.     Titolo: Fisica Vol. I – Meccanica e termodinamica, Autori: P. Mazzoldi, M. Nigro, C. Voci, Luogo: Napoli, Anno: 2023, Editore: Edises, Note: Terza Edizione. Testo di riferimento per la parte di teoria.

2.     Titolo: Problemi di Fisica Generale - Meccanica Termodinamica, Autori: P. Zotto, S. Lo Russo, P. Sartori, Luogo: --, Anno: 2015, Editore: Edizioni La Dotta, Note: Seconda edizione. Testo consigliato per lo svolgimento di esercizi.

Conoscenza della struttura atomica della materia e delle proprietà periodiche degli elementi. Conoscenza dei legami chimici. Capacità di eseguire calcoli stechiometrici. Conoscenza degli aspetti termodinamici e cinetici di una trasformazione chimica. Conoscenza degli equilibri acido-base e delle soluzioni tampone. Conoscenza della nomenclatura, della struttura, delle proprietà e della reattività (cenni) dei principali composti organici (alcani, alcheni, alchini, idrocarburi aromatici, alcoli, aldeidi e chetoni, acidi carbossilici e loro derivati). Conoscenza delle varie classi di isomeri. Conoscenza dei polimeri a crescita di catena o di condensazione. Conoscenza della struttura e della nomenclatura delle molecole di interesse biologico. Comprensione delle trasformazioni delle molecole organiche e delle biomolecole.

Lezioni alla lavagna coadiuvate dalla proiezione di materiale didattico quando utile a chiarire aspetti relativi alla struttura/proprietà di biomolecole. Oltre a rivolgersi al/la docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Per ciò che riguarda l'utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale il docente lo consente come approfondimento. Il consiglio è comunque per questa materia di preferire i testi consigliati, altri testi universitari e il materiale didattico del corso. Ad esempio, la spiegazione a parole di un meccanismo di reazione, come proposta dall'intelligenza artificiale, non sarà considerata adeguata.

Studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

I criteri di valutazione saranno i seguenti: 1. Completezza delle conoscenze acquisite, 2. Proprietà terminologica, 3. Comprensione delle caratteristiche di un materiale sulla base della struttura/reattività dei gruppi/composti inorganici ed organici e delle loro interazioni, 4. Utilizzo dei principi fondamentali della chimica per analizzare, classificare e prevedere le proprietà fisiche e chimiche di un materiale/sostanza, 5. Conoscenza della nomenclatura, della struttura e delle caratteristiche chimiche dei principali composti organici e biologici in ambito bioingegneristico e tecnologico.

• Titolo: Elementi di Chimica per le Tecnologie, Autori: Bertani, Lanero, Mozzon, Sgarbossa, Luogo: Napoli, Anno: 2024, Editore: NP EdiSES, ISBN: 9788836232055 Note: CONSIGLIATO.
• Titolo: Elementi di Chimica Organica, Autori: Dettin, Luogo: Napoli, Anno: 2022, Editore: NP EdiSES, ISBN: 9791281215061 Note: CONSIGLIATO.

Lingua inglese B2 (abilità ricettive). Test di Abilità Linguistica (TAL), informatizzato, per la verifica della conoscenza della lingua inglese, livello B2 abilità ricettive (ascolto e lettura) del Quadro Comune Europeo di riferimento per la conoscenza delle lingue, da sostenere presso il Centro Linguistico di Ateneo (CLA). L’attività non include l’erogazione di un corso ma solo il test. Chi è in possesso di una certificazione di livello B2 o superiore può richiederne il riconoscimento. Tutte le informazioni relative alla Lingua inglese per Ingegneria sono disponibili all'indirizzo https://www.ingegneria.unipd.it/prove-inglese. Gli studenti sono pregati di NON contattare direttamente il docente responsabile.

Le caratteristiche della prova finale sono definite nel Regolamento Didattico del corso di studio. La prova finale avviene in forma orale e prevede la stesura di un elaborato finale. Il materiale presentato dallo studente per la prova finale verrà valutato da una commissione preparatoria, nominata dal Direttore del Dipartimento e composta da almeno due docenti. La commissione preparatoria formulerà un giudizio/esprimerà una valutazione del lavoro svolto, e lo trasmetterà alla Commissione di laurea nominata dal Direttore del Dipartimento che esprimerà il giudizio finale. La prova finale potrà essere scritta e sostenuta in lingua inglese e in questo caso dovrà essere predisposto anche un riassunto esteso, in lingua italiana, dell’attività svolta. Ulteriori informazioni sono disponibili alla pagina https://stem.elearning.unipd.it/mod/book/view.php?id=234&chapterid=46

È previsto che gli studenti acquisiscano le seguenti conoscenze:

1) le definizioni di biomateriali e la loro classificazione (biologici, metallici, polimerici, ceramici e compositi);

2) le caratteristiche principali di alcuni tessuti biologici;

3) le principali caratteristiche dei materiali usati come biomateriali e le relazioni tra struttura e proprietà;

4) esempi di biomateriali utilizzati nella produzione di dispositivi protesici di comune utilizzo clinico (protesi vascolari, protesi valvolari cardiache, protesi articolari);

5) la definizione e la valutazione della biocompatibilità.

È inoltre previsto che gli studenti acquisiscano le seguenti abilità: la capacità di esprimere una

valutazione circostanziata circa i materiali da utilizzare per la realizzazione di dispositivi protesici.

Biomateriali: definizioni ed applicazioni. Classificazione dei biomateriali: materiali tradizionali e tessuti

biologici. Lo stato solido: il legame chimico e la struttura cristallina. La matrice extra-cellulare, il

tessuto osseo, il sangue. I biomateriali polimerici, metallici, ceramici e compositi. Applicazioni in

campo medico dei biomateriali e problematiche connesse: caratteristiche e proprietà dei biomateriali;

biocompatibilità. Ambiti applicativi dei biomateriali: protesi vascolari, protesi valvolari cardiache,

protesi articolari. La biocompatibilità.

• Il programma viene svolto principalmente attraverso lezioni frontali ed alcune attività seminariali. In questo modo vengono proposte le conoscenze che gli studenti devono acquisire.
• Gli obiettivi di apprendimento sono raggiunti anche attraverso la discussione in classe di alcuni specifici argomenti. La presentazione di diversi “case studies” intende sollecitare la partecipazione degli studenti alla discussione, anche attraverso il lavoro di gruppo. In questo modo si favorisce

l’acquisizione di alcune specifiche abilità.

Oltre a rivolgersi al/la docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

La preparazione degli studenti è valutata sulla base della capacità di discutere con spirito critico gli argomenti svolti durante le lezioni, tenendo conto in particolare di: - completezza dell’esposizione; - padronanza lessicale.

Biomateriali dalla scienza dei materiali alle applicazioni cliniche. Carlo Di Bello, Andrea Bagno, Autori: Di Bello, Carlo; Bagno, Andrea, Luogo: Bologna, Anno: 2016, Editore: Pàtron Editore

Conoscere i principi del funzionamento e della programmazione di un calcolatore, nonché gli approcci elementari alla soluzione di problemi mediante algoritmi e al progetto di strutture per la memorizzazione dei dati. Maturare le competenze necessarie per lo sviluppo di semplici applicazioni in linguaggio Python.

Organizzazione di un elaboratore: unità centrale di elaborazione, memoria centrale, memoria di massa, dispositivi di ingresso e uscita. Il sistema operativo: sommario delle funzioni, processi, multitasking. Linguaggi di programmazione di basso/alto livello. Concetto di algoritmo. Strutture per la memorizzazione di dati: liste, dizionari, insiemi. Ricerca sequenziale di un elemento in una lista. Ricerca per bisezione in una lista ordinata. Algoritmi di ordinamento: selezione, inserzione, fusione. Il linguaggio di programmazione Python: tipi di dati elementari, numeri e stringhe; espressioni e operatori; istruzioni di controllo; funzioni; eccezioni; liste, insiemi e dizionari; oggetti e classi; ereditarietà (cenni); operazioni di ingresso e uscita dall'ingresso e dall'uscita standard, operazioni di ingresso e uscita da file di testo.

Nessun prerequisito

Lezioni frontali e laboratorio guidato in aula informatica. Durante il laboratorio verranno proposti esercizi di difficoltà crescente per preparare gli studenti all'obiettivo di saper sviluppare in modo autonomo una applicazione in linguaggio Python. Oltre a rivolgersi al docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

La valutazione della preparazione si basa sulla comprensione degli argomenti svolti e sulla capacità di applicarli in modo autonomo nello sviluppo di una semplice applicazione in linguaggio Python.

• Titolo: Concetti di informatica e fondamenti di Python (seconda edizione), Autori: Horstmann, Cay; Necaise, Rance D., Luogo: --, Anno: 2019, Editore: Maggioli, Note: ISBN 978-88-916-3543-3.

Conoscenze di base di elettromagnetismo e cenni di onde e ottica. Capacità di affrontare i problemi proposti con metodo e competenza applicando le conoscenze acquisite nel ricercare le soluzioni. Le abilità riguarderanno in particolare i metodi di soluzione e formalizzazione dei problemi con l’utilizzo di strumenti matematici e logici. Competenze fondamentali per poter proficuamente seguire i corsi specialistici più avanzati degli anni successivi.

Lezioni frontali con esempi ed esercizi al fine di illustrare e rendere più facilmente comprensibile la materia. Esercitazioni di laboratorio su tre esperienze significative. Dimostrazioni pratiche in aula sui fenomeni base.

Studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Conoscenza dei fondamenti di Elettromagnetismo e delle Onde, Capacità di comprensione dei problemi e di formulazione chiara, esaustiva e sintetica delle soluzioni. Chiarezza espositiva e competenza generale nella materia.

• Young, Hugh D. e Freedman, Roger A., Principi di Fisica, Elettromagnetismo e ottica, vol. 2. Milano: Pearson, 2023. • Mazzoldi, Paolo, Elementi di fisica. Elettromagnetismo e onde. Napoli: EdiSES, 2022. • Giulio Mazzi, Paolo Ronchese, Pierluigi Zotto, Fisica in Laboratorio. Bologna: Società Editrice Esculapio, 2019.

ABILITÀ COGNITIVE

Diventare in grado di:

• Ricordare, riconoscere e inquadrare gli strumenti matematici sviluppati nel corso
• Esporre, utilizzando consapevolmente e correttamente il linguaggio matematico, definizioni ed enunciati
• Argomentare le dimostrazioni indicate nel programma dettagliato del corso
• Risolvere quesiti di tipo e difficoltà analoghi a quelli svolti in aula e proposti per esercizio durante il corso, eventualmente con qualche elemento nuovo per i voti più alti
• Spiegare la risoluzione di quesiti di tipo e difficoltà analoghi a quelli svolti in aula e proposti per esercizio durante il corso, con terminologia appropriata e facendo riferimento preciso ai teoremi del corso
• Riconoscere l'utilità delle applicazioni di alcuni strumenti del corso in altre discipline, come in fisica

COMPETENZE PRATICHE E TRASFERIBILI

Verranno sviluppati:

• Il pensiero critico e analitico, includendo la capacità di confrontarsi con l'intelligenza artificiale
• La capacità di risolvere problemi, o di indagare e presentare possibili strategie
• La capacità di calcolare quantità rilevanti degli oggetti matematici introdotti In modo opzionale, la capacità di valutazione e l'abilità di collaborare in gruppo

PARTE I: Analisi matematica

• Lo spazio euclideo
• Grafici di funzioni di più variabili, curve di livello
• Limiti di funzioni di più variabili
• Calcolo differenziale per funzioni di più variabili
• Massimi e minimi
• Integrali multipli (doppi in aula, tripli per sviluppo autonomo)
• Curve e loro lunghezza, integrali curvilinei
• Superficie parametriche, integrali su superficie
• Campi vettoriali, campi conservativi, formula di Green, teorema della divergenza

PARTE II: Probabilità

• Probabilità: definizione e proprietà di base, probabilità su insiemi finiti e calcolo combinatorio
• Probabilità condizionata
• Variabili aleatorie discrete.
• Variabili aleatorie binomialie, geometriche e di Poisson, approssimazione di Poisson
• Variabili aleatorie continue. Variabile esponenziale, uniforme.
• Variabili aleatorie normali
• Teorema centrale del limite
• Disuguaglianze di Markov, Chebychev e legge dei grandi numeri
• Vettori aleatori discreti e continui

L'insegnamento si svolge in modalità blended, con 72 ore di didattica assistita, ripartite in 48 ore frontali e 24 in attività online sincrone e asincrone. Questa modalità mira a integrare efficacemente quanto proposto in classe con quanto svolto in autonomia, offrendo maggiore flessibilità e sostenibilità ambientale. Le due lezioni settimanali frontali in aula seguono un approccio tradizionale, con apertura interattiva. La lezione sincrona online, invece, potrebbe adottare a seconda della parte in programma un formato misto:

• Una parte flipped (contenuti studiati in anticipo in autonomia con relativo feedback in piattaforma seguiti da esercitazioni e discussioni)
• Una parte di lezione tradizionale

A supporto del corso, oltre a note e libri di testo, sono disponibili:

• MOOC (Massive Open Online Course) con contenuti video, testuali e quiz - MOOC Analisi: https://lms.federica.eu/course/view.php?id=137 All'accesso inserire il codice corso 1ng_BIOEL*25 - MOOC Probabilità: https://lms.federica.eu/course/view.php?id=178 All'accesso inserire il codice corso 1ng_BIOEL*25
• Video integrali delle lezioni degli anni accademici precedenti: https://mediaspace.unipd.it/channel/FAMP-CAMP%2B2019_20%253A%2BAnalisi%2B2%2Be%2BProbabilit%25C3%25A0/141025451

Questi materiali consentono anche lo studio autonomo della materia.

La sequenza dettagliata delle attività in itinere, facoltative per la possibilità di bonus utilizzabile nella sessione invernale, sarà pubblicata su Moodle. Queste includono:

1. Quiz settimanali: esercizi di base, esercizi tipo esame, domande teoriche
2. Commento condiviso tra pari su parti del testo assegnate per la lezione sincrona online
3. Partecipazione attiva alla lezione, svolgendo un esercizio per la classe
4. Valutazione tra pari: svolgimento di esercizi e correzione degli elaborati di altri studenti

Oltre a rivolgersi al/la docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Parallelamente al corso, saranno disponibili due MOOC (Massive Open Online Course) con contenuti video/testuali/quiz, uno sulla parte di Analisi e uno su quella di Probabilità e i video integrali delle lezioni di anni accademici precedenti. Ciò consente anche a chi non segue di studiare la materia in autonomia.

La sequenza precisa delle attività da svolgere settimanalmente sarà indicata su Moodle. Verranno proposte tre tipi di attività durante l'insegnamento, tutte facoltative:

1. quiz settimanali composti da esercizi di base, esercizi da tipologia esame, domande teoriche;
2. commento di parti del testo sulla parte assegnata per la lezione sincrona online;
3. attività di revisione tra pari che consiste nello svolgimento di alcuni esercizi, e correzione degli elaborati di altri studenti.

Valutiamo sia le conoscenze sia le competenze acquisite sugli argomenti in programma. Il voto finale verrà calcolato come media del voto ottenuto nella prova sulle competenze (risoluzione di esercizi) e nella prova sulle conoscenze (enunciazione o applicazione diretta di teoremi e definizioni fondamentali in programma, con dimostrazione ove richiesta). Tale voto potrà essere successivamente modificato dall'eventuale prova integrativa.

In ciascuna prova, si valuta:

• la correttezza delle risposte
• la completezza delle risposte
• la proprietà di utilizzo del linguaggio tecnico matematico

Le attività facoltative in itinere ridimensionano l'esame finale, riducendone la portata e/o aumentando il voto in modo proporzionato alla coerenza tra voto atteso e ricevuto.

Per la lode è necessaria una convalidazione orale.

Il bonus può essere utilizzato solo nella sessione invernale.

• Titolo: Appunti di Calcolo in più variabili, Autori: Carlo Mariconda, con la collaborazione di Ermal Feleqi, Luogo: --, Anno: 2020, Editore: federica.eu, Note: Testo del MOOC: "Analisi matematica: calcolo in più variabili ed equazioni differenziali" presente su Federica.eu.
• Titolo: Calcolo delle Probabilita', Autori: S. M. Ross, Luogo: --, Anno: 2013, Editore: Apogeo, Note: terza edizione - testo di riferimento della parte di probabilità.
• Titolo: Introduzione al calcolo in più variabili ed equazioni differenziali, Autori: Carlo Mariconda, Luogo: --, Anno: 2023, Editore: Springer, Note: Book: 978-88-470-4021-2 eBook: 978-88-470-4022-9.

Comprensione di base della fisica e dei modelli elettrici dei dispositivi a semiconduttore utilizzati nei moderni circuiti microelettronici. Conoscenza dei circuiti elettronici analogici di base: amplificatori a singolo transistor, circuiti ad amplificatori operazionali, filtri elementari, circuiti non lineari elementari. Acquisizione delle tecniche basilari di analisi e di progetto dei circuiti elettronici analogici.

Semiconduttori e dispositivi a semiconduttore: cenni alla struttura e al funzionamento dei semiconduttori: elettroni, lacune, legge di azione di massa. Corrente nei semiconduttori: concetto di mobilità, corrente di deriva e di diffusione. Giunzione pn: polarizzazione diretta e inversa. Diodo e diodo zener: struttura e modelli di funzionamento Transistor MOSFET: struttura, principio di funzionamento, relazione tensione corrente Circuiti a diodi: tecniche di risoluzione; identificazione della regione operativa del diodo e del diodo zener, esempi di circuiti: tosatore e protezione da scarica elettrostatica; diodi per applicazioni particolari (diodi led, fotodiodi, celle fotovoltaiche) Stadi di amplificazione a singolo transistor: reti di polarizzazione, schemi di polarizzazione per circuiti integrati, modelli ai piccoli segnali. Esempio di studio di uno stadio amplificatore in regime lineare e non lineare. Stadio differenziale: struttura elementare, polarizzazione con specchio di corrente, carico attivo. Amplificatori multistadio: accoppiamento in ac e in dc; amplificatore operazionale elementare. Circuiti ad amplificatori operazionali: amplificatore invertente e non invertente, sommatore, integratore, derivatore. Amplificatore per strumentazione. Filtri attivi ad amplificatori operazionali. Condizioni di non idealità degli amplificatori operazionali: guadagno e banda finiti.

È richiesta una buona padronanza nella risoluzione di reti elettriche lineari applicando le leggi fondamentali della teoria dei circuiti (legge di Kirchhoff delle tensioni e delle correnti, teoremi di Thevenin e Norton, principio di sovrapposizione degli effetti). È utile una conoscenza di base della teoria dei segnali e dei sistemi, con particolare riferimento ai concetti di risposta impulsiva, risposta in frequenza e funzione di trasferimento di un sistema lineare tempo-invariante, e agli operatori trasformata di Laplace e trasformata di Fourier.

Il corso è organizzato in lezioni frontali di cui circa due terzi dedicate allo studio dei concetti base e dei contenuti teorici della materia, un terzo dedicate all’analisi di esempi pratici e alla soluzione di problemi numerici. I concetti base e i contenuti teorici verranno presentati sia con la proiezione di diapositive che, per quanto riguarda gli argomenti che richiedono analisi matematiche più complesse, alla lavagna. Per quanto riguarda i problemi numerici, verrà presentata una metodologia generale per organizzare la soluzione e la verifica dei risultati in modo sistematico e rigoroso. NOTA: Gli studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Verrà valutato sia il livello di comprensione degli aspetti teorici fondamentali della materia (meccanismi fisici che determinano il comportamento elettrico dei dispositivi a stato solido, principi di funzionamento degli schemi con cui si realizzano le funzioni analogiche basilari, cioè amplificatori, filtri, comparatori, oscillatori), che la capacità di analisi e di risoluzione quantitativa di problemi pratici.

Saranno forniti i principi di base per descrivere in termini spazio-temporali fenomeni dei sistemi

biologici e per affrontare con metodi ingegneristici problematiche della biologia, delle biotecnologie e

della medicina. Il corso prevede la discussione di casi studio attraverso cui acquisire un approccio

quantitativo per la descrizione dei sistemi biologici e fisiologici.

Termodinamica dei sistemi biologici inclusi sistemi contenenti elettroliti, macromolecole e colloidi. La

pressione osmotica, fenomeni di interfaccia e membrane biologiche.

Fenomeni di trasporto di materia nei sistemi biologici, trasporto attivo in membrane, trasporto di

materia in mezzi porosi idratati, biopolimeri. Trasporto di materia in presenza di campi elettrici,

elettrosmosi.

Analisi dei processi metabolici e regolatori dei sistemi biologici. Formulazione delle cinetiche delle

reazioni enzimatiche. Cinetiche di crescita cellulare. Descrizione dei meccanismi competitivi.

Tempi caratteristici e la loro importanza nella biologia e fisiologia dei sistemi biologici.

Esempi di applicazioni industriali.

Lezioni teoriche ed esercitazioni numeriche. Durante il corso saranno affrontati esempi applicativi e

problemi guidati finalizzati all’applicazione dei concetti teorici a sistemi di interesse biomedico.

Un impiego attivo e critico dell'intelligenza artificiale generativa è incoraggiato come strumento

didattico durante il corso.

Studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio

Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di

fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Correttezza dei risultati.

Rigore e sintesi nella presentazione dei risultati.

Ordine e leggibilità dell'elaborato e delle rappresentazioni grafiche.

1. George A. Truskey, Fan Yuan, David F. Katz. Transport Phenomena in Biological Systems, Prentice

Hall PTR. Note: CONSIGLIATO.

2. Ronald L. Fournier. Basic transport phenomena in biomedical engineering. 2018. CRC Press. Note:

CONSIGLIATO.

Il corso ha le seguenti conoscenze e abilità attese:

1. Apprendere l'uso di strumenti matematici avanzati per lo studio dei segnali (Descrittori di Dublino: Conoscenza e capacità di comprensione)

2. Conoscere e saper utilizzare l'analisi di Fourier per lo studio in frequenza dei segnali (Descrittori di Dublino:Conoscenza e capacità di comprensione, Capacità di applicare conoscenza e comprensione

3. Essere in grado di applicare appropriate tecniche di rappresentazione e analisi a seconda della tipologia del segnale studiato (continuo, discreto, periodico, aperiodico) (Descrittori di Dublino: Capacità di applicare conoscenza e comprensione,Autonomia di giudizio)

4. Conoscere le implicazioni del campionamento di un segnale e saper ricostruire un segnale continuo dai suoi campioni (Descrittori di Dublino: Conoscenza e capacità di comprensione, Capacità di applicare conoscenza e comprensione)

5. Saper identificare le proprietà di una trasformazione/sistema (Descrittori di Dublino:Capacità di applicare conoscenza e comprensione,Autonomia di giudizio)

6. Saper opportunamente identificare e caratterizzare un sistema LTI (lineare tempo invariante) (Descrittori di Dublino: Capacità di applicare conoscenza e comprensione,Autonomia di giudizio)

7. Essere in grado di analizzare e progettare semplici sistemi per la trasformazione di segnali (Descrittori di Dublino: Capacità di applicare conoscenza e comprensione, Autonomia di giudizio)

8. Saper efficacemente utilizzare la trasformata di Laplace per risolvere equazioni differenziali a coefficienti costanti (Descrittori di Dublino: Conoscenza e capacità di comprensione, Capacità di applicare conoscenza e comprensione

9. Saper efficacemente utilizzare la trasformata Zeta per risolvere equazioni alle differenze a coefficienti costanti (Descrittori di Dublino: Conoscenza e capacità di comprensione, Capacità di applicare conoscenza e comprensione

10. Saper utilizzare il software MatLab per l'analisi in frequenza di segnali e di sistemi LTI semplici. (Descrittori di Dublino: Capacità di applicare conoscenza e comprensione)

1. Segnali a tempo continuo - Studio nel tempo: simmetrie, periodicità, norme, energia; segnali notevoli; impulso delta; convoluzione. Studio in frequenza: serie di Fourier; trasformata di Fourier; durata e banda; trasformata di Laplace. 2. Sistemi a tempo continuo - Definizioni fondamentali: causalità, stabilità, linearità, tempo invarianza. Sistemi lineari tempo invarianti: risposta impulsiva, risposta in frequenza, funzione di trasferimento. Sistemi descritti mediante equazioni differenziali. Risposta libera e risposta forzata. 3. Segnali a tempo discreto - Studio nel tempo: simmetrie, periodicità, norme, energia; segnali notevoli; convoluzione. Studio in frequenza: trasformata di Fourier e trasformata zeta. 4. Sistemi a tempo discreto - Sistemi e definizioni fondamentali. Filtri: generalità, risposta impulsiva, risposta in frequenza, funzione di trasferimento. Sistemi descritti mediante equazioni alle differenze. Sistemi ibridi. 5. Campionamento - Studio nel tempo e in frequenza. Interpolazione. Teorema del campionamento. 6. MatLab - Introduzione al software MatLab. Utilizzo di MatLab per la rappresentazione di segnali continui e discreti, e per l'analisi in frequenza.

Il corso richiede conoscenze in Analisi Matematica, Algebra Lineare, Geometria e Fisica che coprano le nozioni di: numeri complessi, calcolo differenziale ed integrale, spazi vettoriali, equazioni differenziali. Sono inoltre richieste abilità di Programmazione al Calcolatore in un qualunque linguaggio (es., Java, Phyton) e preferibilmente in linguaggi di tipo procedurale (es., C).

Si prevedono: 30 lezioni frontali di approfondimento sugli aspetti matematici alternati alla soluzione di esercizi per stimolare la comprensione degli argomenti; 6 esercitazioni MatLab in laboratorio informatico per apprezzare la valenza pratica degli strumenti insegnati e per coinvolgere e motivare gli studenti; 2 prove di autovalutazione, svolte durante il corso, per guidare gli studenti verso obiettivi intermedi e con la finalità di stimolare lo studio della materia durante lo svolgimento delle lezioni, di modo che gli studenti arrivino preparati già alla prima prova di esame. Le attività di didattica frontale prevedono l'utilizzo di slides, in quanto si ritiene che questa modalità di erogazione consenta di mantenere il giusto ritmo e mantenga alta l'attenzione da parte degli studenti, con possibilità di interazione e coinvolgimento. L'impiego di supporti digitali, rispetto alla lavagna tradizionale, consente di presentare gli argomenti in modo chiaro ed ordinato e l'impiego di grafici a colori ed animazioni. Gli esercizi vengono invece svolti usando la withboard di un tablet per pemettere agli studenti di seguire efficacemente i passaggi chiave. Le attività di laboratorio MatLab vegono invece svolte in laboratorio informatico, al calcolatore, ed in modo individuale. Nello specifico si è scelta una modalità di tipo "problem based learning" in cui verrà affidato agli studenti un problema da risolvere in classe sotto la supervisione (e i suggerimenti) del docente e dei suoi collaboratori, garantendo in questo modo un coinvolgimento ed un riscontro fattivo dei progressi di ciascuno studente. Oltre a rivolgersi al/la docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Il voto finale corrisponde al voto nell'ESAME SCRITTO, con bonus fino a 2 punti per gli studenti che partecipano alla PROVA DI LABORATORIO MATLAB. I criteri di valutazione con cui verrà effettuata la verifica delle conoscenze e delle abilità attese saranno:

1. Completezza delle conoscenze acquisite (25%)

2. Livello di comprensione e capacità di applicazione delle metodologie studiate (25%)

3. Proprietà nella terminologia tecnica usata nella prova scritta (15%)

4. Capacità di selezionare, nella soluzione degli esercizi, i migliori strumenti tra quelli appresi (15%)

5. Capacità di soluzione di problemi con complessità incrementale (10%)

6. Competenza nell'utilizzo di strumenti informatici per lo studio di segnali e sistemi (10%)

1. Lorenzo Finesso, Segnali e Sistemi, 2024, Quarta Edizione, Edizioni Libreria Progetto, ISBN 978-88-31901-47-5, Note: CONSIGLIATO 2. Alan V. Oppenheim, Alan S. Willskywith S. Hamid Nawab, Signals and Systems, 2014, Pearson, ISBN 978-1-29202-590-2, Note: CONSIGLIATO

Il corso ha l’obiettivo di far apprendere le seguenti conoscenze: 1) le principali proprietà delle reti elettriche di N-poli; 2) i principali metodi di analisi delle reti lineari in regime stazionario contenenti resistori ideali passivi, generatori ideali indipendenti di tensione e di corrente e, con riferimento al solo teorema di Thévenin, anche generatori pilotati; 3) i principali metodi di analisi delle reti in regime sinusoidale contenenti bipoli ideali passivi (resistori, condensatori ed induttori) e generatori ideali indipendenti di tensione e di corrente, mediante uso dei fasori e della rete simbolica; 4) l'analisi di alcuni casi di reti in regime variabile: generatore di tensione costante con carico ohmico-capacitivo, ohmico-induttivo, ohmico-induttivo-capacitivo. Alla fine del corso lo studente sarà in grado di risolvere: i) reti elettriche lineari in regime stazionario contenenti resistori ideali passivi e generatori ideali indipendenti di tensione e di corrente; ii) reti elettriche in regime sinusoidale contenenti bipoli ideali passivi (resistori, condensatori ed induttori) e generatori ideali indipendenti di tensione e di corrente.

1.   Conoscenza e comprensione

Comprendere il funzionamento dei principali componenti elettrici

Conoscere le principali tecniche di analisi delle reti elettriche

2.   Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Risolvere reti elettriche in regime stazionario e sinusoidale

Risolvere reti elettriche con generatori controllati

3.   Autonomia di giudizio

Valutare criticamente le prestazioni delle reti elettriche

Autovalutarsi tramite esercizi facoltativi proposti durante il corso

4.   Abilità comunicative

Utilizzare correttamente il linguaggio tecnico

Utilizzare correttamente schemi circuitali

Esporre in modo chiaro procedimenti e risultati

5.   Capacità di apprendimento

Integrare conoscenze teoriche e applicative

Sviluppare competenze di problem solving

Utilizzare strumenti di supporto (slide, esercizi)

• Introduzione: grandezze elettriche (carica, corrente, tensione, lavoro, potenza), strumenti di misura, convenzioni, modello circuitale, porta elettrica, bipoli, N-poli ed M-bipoli, energetica di bipoli. - Componenti elettrici: equazione costitutiva, caratteristica esterna, bipoli ideali di ordine zero (resistore, cortocircuito, circuito aperto, interruttore, deviatore, diodo, generatori di tensione e corrente), bipoli ideali dinamici (condensatore, induttore). - Topologia delle reti elettriche: teoria dei grafi e leggi di Kirchhoff, conservazione delle potenze, serie e parallelo di bipoli. - Reti in regime stazionario: reti resistive, equazioni indipendenti delle reti lineari, metodi di analisi (sovrapposizione degli effetti, metodo delle correnti di anello e dei potenziali di nodo), teoremi (sostituzione, Thévenin, Norton), doppi bipoli di ordine zero, trasformatore ideale, generatori pilotati, cenno all'analisi di reti lineari con N-poli. - Reti in regime sinusoidale: grandezze elettriche sinusoidali, fasori, impedenze ed ammettenze, potenze, risonanza serie e parallelo, reti simboliche, metodi di analisi (sovrapposizione degli effetti), teoremi (sostituzione, Thévenin, Norton). - Reti in regime variabile: istante critico e condizioni iniziali, variabili all’istante critico, equazioni indipendenti delle reti lineari, esempi di analisi di reti elementari (RC, RL, RLC).

Conoscenze di base di Analisi Matematica, Algebra Lineare e Fisica

Il corso è strutturato in lezioni frontali (con ausilio di slide e tablet) ed esercitazioni. Saranno proposti inoltre esercizi facoltativi per l'autovalutazione. Oltre a rivolgersi al docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Valutazione sulla base di completezza della prova, gravità degli errori commessi e padronanza dei contenuti del corso.

• Titolo: Circuiti Elettrici, Autori: R. Perfetti, Luogo: Bologna, Anno: 2024, Editore: Zanichelli, Note: per consultazione / consultation.
• Titolo: Elementi di Reti Elettriche, Autori: L. Verolino, Luogo: Napoli, Anno: 2019, Editore: Edises, Note: per consultazione / consultation.
• Titolo: Elettrotecnica 1 - Principi, Autori: G. Chitarin, F. Gnesotto, M. Guarnieri, A. Maschio, A. Stella, Luogo: Bologna, Anno: 2020, Editore: Società Editrice Esculapio, Note: per consultazione / consultation.
• Titolo: Esercizi e Complementi sulle Reti Elettriche, Autori: L. Verolino, Luogo: Napoli, Anno: 2019, Editore: Edises, Note: per consultazione / consultation.

Lo studente, al termine del corso, conosce i principali fenomeni legati alla propagazione libera e guidata delle onde elettromagnetiche ed alla loro interazione con i diversi mezzi materiali. Successivamente acquisisce le conoscenze di base sull'effetto delle radiazioni non ionizzanti sui tessuti biologici, sulle tecniche di misura dei campi e.m. alle varie frequenze e sulla normativa vigente.

INTRODUZIONE

-Bioelectromagnetism, bioelectricity, bioelectromagnetics

ELETTROMAGNETISMO DI BASE

• Equazioni di Maxwell
• Mezzi materiali e relazioni costitutive
• Leggi di conservazione
• Teorema di Poynting, di reciprocità e delle immagini
• La polarizzazione del campo elettromagnetico
• Onde piane: caratteristiche generali
• Riflessione e rifrazione di onde piane
• Sorgenti elementari: il dipolo elementare
• Antenne filiformi
• Grandezze caratteristiche della radiazione
• Elementi di dosimetria dei campi e.m.

RADIOPROTEZIONE E NORMATIVA DI RIFERIMENTO

• Fondamenti di elettrofisiologia
• Interazione campi e.m. organismi biologici
• Definizione delle normative
• Alta frequenza: radio-tv-cellulari
• Propagazione delle onde E.M.
• Riscaldamento dei tessuti: assorbimento di potenza
• Definizione delle normative
• Misure di campo elettromagnetico
• Strumentazione di misura
• Misure di campi vicini
• Misure di campi in radiofrequenza
• Modellazione al calcolatore del SAR (tasso di assorbimento specifico) di alcune tipologie di antenne per la telefonia cellulare

Lezioni frontali in aula supportate da esercitazioni e attività di laboratorio software.

Studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Conoscenza critica degli argomenti del corso. Capacità di presentare il materiale studiato.

1. Midrio Michele, Campi elettromagnetici, Padova, 2022, Libreria Universitaria Edizioni, 9788833594439. Note: CONSIGLIATO
2. Mainardi Luca, Ravazzani Paolo, Principi di bioelettricità e bioelettromagnetismo, Bologna, 2011, Pàtron, 9788855531290. Note: CONSIGLIATO

Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di:

Spiegare i principi fondamentali del movimento muscoloscheletrico e della biomeccanica umana in condizioni statiche e dinamiche, utilizzando una terminologia scientifica appropriata.

(Descrittore di Dublino: Conoscenza e comprensione)

Descrivere e confrontare i principali concetti biomeccanici, quali la cinematica e la cinetica articolare, con riferimento a modelli di corpo rigido.

(Descrittore di Dublino: Conoscenza e comprensione)

Applicare i principi di base dell'analisi del movimento per valutare il movimento umano mediante modelli e strumenti biomeccanici in condizioni controllate di laboratorio.

(Descrittore di Dublino: Capacità di applicare conoscenza e comprensione)

Utilizzare i principali strumenti impiegati nell'analisi del movimento (es. sistemi di stereoforogrammetria, pedane di forza, pedane pressorie, EMG di superficie, sensori inerziali) per acquisire e pre-elaborare dati del movimento umano.

(Descrittore di Dublino: Capacità di applicare conoscenza e comprensione)

Interpretare e valutare criticamente i dati biomeccanici raccolti attraverso protocolli standard di analisi del movimento, identificando le potenziali fonti di errore e incertezza.

(Descrittore di Dublino: Autonomia di giudizio)

Comunicare i risultati di uno studio di base sull'analisi del movimento in forma scritta, utilizzando un linguaggio scientifico corretto e supportando i dati con visualizzazioni appropriate.

(Descrittore di Dublino: Comunicazione)

Questi obiettivi sono:

• Specifici: Riguardano aree definite di contenuto e competenza.
• Misurabili: Possono essere valutati attraverso esercitazioni pratiche, relazioni e prove scritte.
• Raggiungibili/Realistici: Appropriati al livello di un corso introduttivo all'analisi del movimento.
• Temporalmente definiti: Si assume che vengano raggiunti entro la fine del corso.

Modulo 1 – Introduzione all'Analisi del Movimento Umano

• Panoramica dell'analisi del movimento: definizioni, obiettivi e applicazioni in contesti clinici, sportivi e di ricerca
• Sviluppo storico e principali ambiti disciplinari (biomeccanica, controllo motorio, neuroscienze)
• Relazione con l'anatomia e la fisiologia muscoloscheletrica

ORA correlati: 1, 2

Modulo 2 – Cinematica e Cinetica del Corpo Rigido

• Variabili cinematiche: spostamento, velocità, accelerazione
• Gradi di libertà articolari e vincoli
• Rappresentazione dell'orientamento: matrici di rotazione, angoli di Eulero, quaternioni
• Cinetica: equazioni di Newton-Eulero, momenti e potenze articolari
• Ipotesi di modellazione biomeccanica

ORA correlati: 2, 3

Modulo 3 – Sistemi di Misura nell'Analisi del Movimento

• Panoramica dei metodi diretti e indiretti per la misurazione del movimento
• Stereoforogrammetria: principi, calibrazione, protocolli di posizionamento dei marker
• Pedane di forza e pedane pressorie: GRF, COP, carico dinamico
• Elettromiografia di superficie (sEMG): acquisizione del segnale e fonti di rumore
• Unità di Misura Inerziali (IMU): accelerometri, giroscopi, fusione dei sensori
• Cattura del movimento senza marker
• Modellazione muscoloscheletrica umana (es. OpenSim)

ORA correlati: 3, 4

Modulo 4 – Elaborazione del Segnale e Interpretazione dei Dati

• Tecniche di filtraggio (passa-basso, Butterworth, ecc.)
• Normalizzazione del segnale e variabilità
• Fonti di errore nei dati di movimento: artefatti dei tessuti molli, calibrazione, crosstalk EMG

ORA correlati: 4, 5

Project Work di Gruppo (Homework): Applicazione collaborativa della cattura del movimento e dell'analisi dei dati a un compito motorio — ORA 3, 4, 5, 6

Redazione di Relazione Individuale: Relazione strutturata basata sui risultati di laboratorio, includendo l'interpretazione dei dati e la discussione critica — ORA 5, 6

Per seguire con profitto questo corso, gli studenti dovrebbero possedere:

• Competenze fondamentali in fisica meccanica (cinematica, dinamica)
• Familiarità con i concetti matematici elementari (algebra, trigonometria, derivate)
• Competenze informatiche di base per l'utilizzo di Matlab

Metodologie Didattiche

• Lezioni interattive con utilizzo di slide, video e dimostrazioni dal vivo per illustrare i concetti.
• Esercitazioni di laboratorio guidate per sviluppare conoscenze procedurali con il supporto del docente.
• Apprendimento basato su problemi (PBL) attraverso scenari biomeccanici aperti.
• Collaborazione tra pari e riflessione critica, favorendo la comunicazione e il pensiero critico.
• Feedback formativo fornito durante le esercitazioni pratiche e il lavoro di gruppo per supportare il miglioramento continuo.

Strumenti di Supporto all'Apprendimento

• Ambiente virtuale di apprendimento (es. Moodle) per la distribuzione dei materiali, quiz e discussioni.
• Utilizzo di strumenti software open-source o accademici per l'elaborazione dei dati biomeccanici (es. MATLAB, OpenSim).

Inclusione e Supporto

Oltre a contattare il docente del corso, gli studenti con disabilità, Disturbi Specifici dell'Apprendimento (DSA), Bisogni Educativi Speciali (BES) e altre condizioni di salute possono rivolgersi all'Ufficio Servizi agli Studenti – Unità Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di accesso alla didattica con supporti e strumenti specifici.

Componente di ValutazioneCriteriLivello

Esame Scritto (90%) Accuratezza e profondità delle conoscenze teoriche; chiarezza delle spiegazioni

Eccellente (28–30L): Risposte complete e precise; terminologia chiara e corretta

Buono (24–27): Risposte per lo più corrette; lievi errori concettuali

Sufficiente (18–23): Comprensione parziale; diversi errori concettuali

Insufficiente (<18): Errori gravi; mancanza di comprensione di base

Relazione Pratica (10%) Corretto utilizzo degli strumenti e delle tecniche di elaborazione dei dati

Eccellente (28–30L): Dati acquisiti ed elaborati correttamente; metodi accurati

Buono (24–27): Errori minori nell'elaborazione dei dati o nell'applicazione dei metodi; metodo parzialmente corretto; errori rilevanti

Insufficiente (<18): Applicazione errata o assente dei metodi di analisi; analisi degli errori inclusa; mancanza di struttura o chiarezza

Testi di Riferimento Principali

Robertson, D.G.E., Caldwell, G.E., Hamill, J., Kamen, G., & Whittlesey, S.N. (2013). Research Methods in Biomechanics (2a ed.). Human Kinetics.

Cappello A., Cappozzo A., Di Prampero P.E. Bioingegneria della Postura e del Movimento. Patron 2003.

B. Nigg, W. Herzog. Biomechanics of the Musculoskeletal System. John Wiley and Sons Ltd. 2007.

Supporta: ORA 1–5

Focus su cinematica, cinetica, elaborazione del segnale e strumentazione.

Letture Consigliate

Testi di Riferimento Aggiuntivi

Winter, D.A. Biomechanics and Motor Control of Human Movement (4a ed.). Wiley.

Supporta: ORA 2, 3, 5

È previsto che al termine del percorso formativo relativo all’insegnamento la studentessa / lo studente: - abbia acquisito le conoscenze di base della meccanica del continuo e delle strutture e comprenda le potenziali applicazioni di questi strumenti allo studio della biomeccanica di sistemi protesici e sistemi biologici; - sia in grado di valutare i limiti di applicabilità degli strumenti acquisiti, sulla base di una valutazione preventiva della complessità dei sistemi da studiare; - abbia le capacità di presentare i concetti acquisiti in un contesto disciplinare specifico (biomeccanico) o multidisciplinare; - sia in grado di orientarsi in forma autonoma o semi-autonoma per approfondire le conoscenze della meccanica del continuo e delle strutture, così da affrontare in modo rigoroso lo studio di sistemi più complessi.

Introduzione alla Biomeccanica: definizione degli ambiti di studio mediante esempi e applicazioni. Sistemi di forze. Modello di corpo rigido. Sistemi di vincolo rigidi o cedevoli elasticamente. Analisi cinematica e statica di strutture monocorpo. Analisi cinematica e statica di strutture a più corpi. Modello di trave e componenti di sollecitazione nei sistemi di travi. Analisi della deformazione. Teoria della tensione. Modelli costitutivi elastici lineari. Problema di De Saint Venant (teoria delle strutture a trave). Instabilità dell’equilibrio. Applicazioni dei concetti della meccanica delle strutture per la valutazione del comportamento strutturale di sistemi semplici, costituiti da ausili, protesi, strutture biologiche. Elementi di antropometria e calcolo delle forze nelle articolazioni. Strutture bidimensionali in pressione ed esempi applicativi in ambito biomeccanico.

I prerequisiti sono costituiti da parte delle nozioni conseguite negli insegnamenti di Analisi matematica 1, Algebra lineare e geometria, Fisica generale, Fondamenti di analisi matematica e probabilità.

L&#39;insegnamento è costituito da lezioni frontali, svolte alla lavagna o con strumenti digitali, con discussione aperta dei temi proposti. Brevi esercizi saranno periodicamente assegnati come lavoro mirato, da svolgere su base autonoma ai fini della preparazione. La capacità di risolvere questi esercizi costituisce un importante strumento di autovaluatazione sul livello di apprendimento degli argomenti proposti a lezione. Oltre a rivolgersi ai docenti del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l&#39;Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

La preparazione dello studente è verificata sulla base delle capacità di risolvere gli esercizi proposti, considerando in particolare i seguenti aspetti: - correttezza dei metodi risolutivi applicati; - correttezza e completezza dei risultati richiesti; - correttezza e completezza dei commenti riportati a giusticazione dei metodi e dei calcoli proposti, con utilizzo di un lessico tecnico adeguato; - ordine e chiarezza espositiva dei calcoli, dei commenti e delle parti grafiche.

• Titolo: Scienza delle Costruzioni, Autori: P. Casini, M. Vasta, Luogo: Novara, Anno: 2011, Editore: Città Studi Edizioni, Note: --.

Il corso fornisce conoscenze di base sulle moderne reti di telecomunicazioni e gli strumenti matematici essenziali per la progettazione e l&#39;analisi delle prestazioni delle stesse. Particolare attenzione viene riservata alla pila protocollare TCP/IP e alle tecnologie Ethernet e WiFi. Le esercitazioni di laboratorio hanno l&#39;obiettivo di conseguire competenze di base nella configurazione delle reti e nella risoluzione delle problematiche più comuni.

Il programma del corso coprira&#39; i seguenti argomenti: - Introduzione al corso --- concetti di rete di base (topologie/switching/Internet) --- livelli della pila protocollare - Livello Data Link -- rilevazione e correzione degli errori -- Tecniche CRC &amp; ARQ -- Tecniche di accesso al mezzo delle tecnologie di comunicazione --- Ethernet (CSMA/CD) --- IEEE802.11 (CSMA/CA) --- analisi delle prestazioni - Livello Rete - Conoscenza approfondita del protocollo di indirizzamento IP -- Classfull/Classless IPv4 -- Protocolli di instradamento (routing) dei dati --- AODV e Distance Vector --- reti cablate (Ethernet) --- reti radio (802.11) - Livello Trasporto - Protocollo UDP - Protocollo di trasporto TCP

Conoscenze base di analisi matematica e teoria della probabilità.

Didattica frontale ed esercitazioni in laboratorio. Oltre a rivolgersi al/la docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l&#39;Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

La valutazione dello studente si baserà sulla comprensione degli argomenti svolti, sull&#39;acquisizione dei concetti e delle metodologie proposte e sulla capacità di applicarli in modo autonomo e consapevole.

• Titolo: Computer networkinga top-down approach by James F. Kurose, Keith W. Ross, Autori: Kurose, James F.; Ross, Keith W., Luogo: Boston, Anno: 2013, Editore: Pearson, Note: --.

Il corso si propone di fornire i principi di base della dinamica dei fluidi, con particolare attenzione all’idraulica monodimensionale per gli aspetti applicativi, e di indirizzare gli studenti all&#39;acquisizione delle abilità necessarie alla schematizzazione della realtà secondo modelli di vario grado di complessità, alla loro soluzione e al riconoscimento dei parallelismi tra schemi concettuali presentati e configurazioni fisiologiche o artificiali di interesse biomedico.

Introduzione al corso. Caratteristiche dei fluidi. Legami costitutivi: fluidi newtoniani e non newtoniani. Elementi di reologia del sangue. Statica - Legge idrostatica. Spinte su superfici piane e curve. Cinematica - Approcci Euleriano e Lagrangiano. Velocità, accelerazione, vorticità, velocità di deformazione. Principio di conservazione della massa, equazione di continuità in diverse formulazioni. Dinamica - Dinamica dei fluidi reali: equazioni di Navier-Stokes. Moto laminare alla Poiseuille. Moto turbolento: equazioni di Reynolds (cenni). Sforzi turbolenti. Correnti monodimensionali. Resistenza al moto: formula di Darcy-Weisbach ed equazione di Colebrook-White. Parete idraulicamente liscia e scabra. Dissipazioni localizzate (perdita di Borda). Diaframma. Tubo Venturi. Definizione di prevalenza, potenza utile, potenza assorbita e rendimento di una pompa. Equazione di conservazione dell’energia in presenza di una pompa. Equazione di conservazione della quantità di moto: spinta di un fluido in movimento. Moto in sistemi di serbatoi, condotte, organi di regolazione, pompe. Ogni argomento teorico sarà corredato di esempi applicativi, in cui saranno sottolineati i parallelismi tra gli schemi presentati e configurazioni fisiologiche o artificiali di interesse biomedico.

Si considereranno: completezza delle risposte, correttezza della teriminologia e dei procedimenti risolutivi compresi i calcolo, abilità nel riconoscere i punti chiave di problemi specifici, capacità di applicare criticamente le conoscenze acquisite nel corso. La valutazione sarà sommativa, e terrà conto con pari peso di ciascuna delle tre parti dell'esame.

Il materiale didattico di riferimento è presente nel Moodle del corso. Per approfondimenti:

Meccanica dei Fluidi. Yunus A. Çengel, John M. Cimbala, 2024. McGraw-Hill Education.

Il corso si propone di fornire delle conoscenze di base su metodologie per l'elaborazione numerica dei segnali in campo biomedico. Verrà introdotta ed approfondita la teoria su cui tali metodologie si basano, alternando lo studio e la discussione di alcuni casi di studio e attività pratiche di elaborazione segnali in laboratorio informatico.

INTRODUZIONE

• Origine e caratteristiche dei segnali biomedici
• Scopi dell’elaborazione numerica dei segnali biomedici.
• Classificazione dei segnali biomedici.

SEGNALI BIOMEDICI

1. Segnali bioelettrici:

• il potenziale d’azione
• il segnale elettrico del cuore, l'elettrocardiogramma (ECG)
• l'elettromiogramma (EMG) 
• altri segnali bioelettrici (ENG, EOG, ERG, …)

2. Segnali biomagnetici, bioacustici, biomeccanici, biochimici e termici:

• il fonocardiogramma e polso carotideo

3. Approcci di analisi: deterministico vs stocastico, univariato vs multivariato (segnali correlati, accoppiati e concorrenti)

CONVERSIONE ANALOGICO/DIGITALE DEI SEGNALI 

• Richiamo al campionamento di segnali continui ed al teorema di Shannon
• quantizzazione, l'errore di quantizzazione, codifica binaria
• quantizzazione ottima
• CASE STUDY: Applicazione all'ECG per scelta della frequenza di campionamento, analisi dell'aliasing e dell'errore di quantizzazione. 

APPROCCI DI LA RIMOZIONE DEL RUMORE

• Metodo della media sincrona e le sue proprietà
• CASE STUDY: misura e rumore dei potenziali evocati 

FILTRI PER L'ELABORAZIONE SEGNALI BIOMEDICI

1. Filtri nel dominio del tempo:

• sistemi definiti da eq. alle differenze lineari a coeff. costanti
• filtro numerico. Filtri FIR e IIR per l'elaborazione di segnali biomedici 

2. Rappresentazione in frequenza dei sistemi Lineari Tempo Invarianti (LTI):

• filtri ideali e filtri reali  

3. Trasformata Z di un sistema LTI e sue proprietà

• progetto di filtri digitali tramite posizionamento di zeri e poli
• progetto di filtri passa-basso, passa-alto e passa-banda
• CASE STUDY: i diversi tipi di rumore dell’ECG e progettazione di filtri per rimuoverli

ANALISI SPETTRALE 

• perché e come si valuta lo spettro del segnale
• metodi non parametrici basati sulla FT: il periodogramma 
• aspetti implementativi: l'uso delle finestre
• CASE STUDY: il fonocardiogramma per la valutazione di protesi valvolari

RICONOSCIMENTO FORME D’ONDA

• schema di un riconoscitore
• algoritmi basati sulla derivata\soglia: l’algoritmo di Pan-Tompkins
• metodi basati sulla template: il metodo dei contorni e il filtro matched
• CASE STUDY: riconoscimento del complesso QRS nel segnale ECG

I prerequisiti fanno riferimento al corso di Segnali e Sistemi e includono:

• Segnali a tempo continuo e discreto.
• Segnali notevoli. Convoluzione. 
• Studio in frequenza: trasformata di Fourier, serie di Fourier. 
• Sistemi lineari tempo-invarianti: risposta impulsiva, risposta in frequenza.

Esame SCRITTO e PROVA in Matlab

• Titolo: Biomedical Signal Analysis 2nd ed, Autori: R.M. Rangayyan, Luogo: New York, Anno: 2015, Editore: Wiley/IEEE Press
• Titolo: Biomedical Signal Analysis: A Case-Study Approach, Autori: R.M. Rangayyan, Luogo: New York, Anno: 2002, Editore: Wiley/IEEE Press
• Titolo: Elaborazione Numerica dei Segnali, Autori: A.V. Oppenheim, R.W. Schafer, Luogo: Milano, Anno: 2009, Editore: Franco Angeli [ITALIANO]

Si prevede che al termine del corso lo studente abbia sviluppato le competenze di base relative all'Ingegneria dei Sistemi.

In particolare, ci si aspetta che lo studente acquisisca le seguenti conoscenze e abilità:

1. Conoscere le problematiche che si possono affrontare con la teoria del controllo e il linguaggio proprio di tale teoria.

2. Essere in grado di costruire il modello matematico di un sistema a partire dalle equazioni della fisica.

3. Conoscere ed essere in grado di applicare le tecniche di analisi (sia nel dominio del tempo, sia nel dominio della frequenza) di sistemi dinamici lineari e invarianti nel tempo.

4. Conoscere i parametri fondamentali (sia nel dominio del tempo, sia nel dominio della frequenza) che caratterizzano un sistema dinamico e le relazioni approssimate tra tali parametri.

5. Essere in grado di utilizzare le principali metodologie per il progetto di semplici sistemi di controllo.

6. Essere in grado di utilizzare pacchetti software dedicati al controllo.

Introduzione al problema del controllo. Sistemi dinamici lineari e tempo-invarianti a tempo continuo e loro rappresentazioni. Modellistica di sistemi elettrici, meccanici, elettromeccanici e compartimentali. Modelli di stato. Linearizzazione. Stabilità. Sistemi del primo e secondo ordine. Specifiche nel dominio del tempo e nel dominio della frequenza. Connessione di sistemi. Sistemi connessi in retroazione. Funzione di sensibilità, tipo del sistema ed errore a regime. Stabilità dei sistemi in retroazione. Criterio di Routh. Il luogo delle radici ed il suo utilizzo nella sintesi del controllore. Controllori standard PID. Risposta in frequenza, diagrammi di Bode. Criterio di Bode. Pulsazione di attraversamento e margine di fase. Sintesi del controllore PID. Simulazione di sistemi dinamici con Matlab/Simulink.

Concetti di base di: algebra lineare, analisi matematica, segnali e sistemi, elettrotecnica, fisica e informatica.

Il corso consiste in massima parte di lezioni frontali nelle quali vengono esposte le nozioni di base relative all'analisi di sistemi dinamici e alla sintesi di sistemi di controllo.

Alcune lezioni relative all'utilizzo di software dedicati (MATLAB e Simulink) saranno tenute con l'ausilio di calcolatore e videoproiettore.

Alcune delle lezioni potranno consistere di video registrati e resi disponibili "on line".

Persone con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

La valutazione sarà basata sui seguenti criteri:

1. Correttezza della soluzione di problemi legati all'analisi ed alla sintesi di sistemi di controllo.

2. Spirito critico ed attenzione alla problematiche di stabilità e ai principi ingegneristici che informano la disciplina.

3. Chiarezza e precisione nella presentazione delle proprie soluzioni.

4. Corretta argomentazione delle proprie risposte e affermazioni.

5. Rigore nella dimostrazione dei risultati fondamentali della disciplina.

Titolo: Appunti di Automatica per Ingegneria Biomedica con esercizi e temi d'esame risolti, (terza edizione), Autori: A. Ferrante, Luogo: Padova, Anno: 2025, Editore: Libreria Progetto, Note: Libro di testo del corso.

Titolo: Introduzione ai Controlli Automatici, Autori: A. Ferrante, A. Lepschy, U. Viaro, Luogo: Torino, Anno: 2000, Editore: Citta` Studi, Note: Libro per eventuali approfondimenti anche al di fuori del programma del corso.

Nel corso vengono fornite le conoscenze sui sistemi di comunicazione. In particolare: - architettura di un sistema di comunicazione e modello di riferimento OSI, - caratterizzazione nel tempo e in frequenza dei segnali digitali, - conversione analogico-digitale e quantizzazione, - principi di teoria dell'informazione: entropia e codifica di sorgente, - caratterizzazione del rumore termico e valutazione del rapporto segnale/rumore (SNR), -principi di modulazione digitale, -valutazione delle prestazioni di un sistema di comunicazione punto-punto in termini di probabilità di errore, Le competenze da acquisire riguarderanno quindi la capacità di dimensionare il link-budget di un collegamento mettendo in relazione risorse a disposizione e indicatori di performance da raggiungere come SNR e probabilità di errore sul bit.

·      I sistemi di comunicazione

• Introduzione ai sistemi e servizi di comunicazione. Il modello OSI.

·      Segnali e processi aleatori

• Segnali deterministici: rappresentazione nel dominio del tempo e della frequenza. Banda, energia e potenza.
• Variabile e vettori aleatori.
• Processi aleatori.

·      Sorgenti di informazione digitale

• Rappresentazione digitale dei segnali.
• Conversione analogico-digitale (A/D).
• Quantizzazione: errori e SNR di quantizzazione.
• Informazione e entropia.
• Codifica di sorgente.

·      Caratterizzazione di mezzi e dispositivi di trasmissione

• Dispositivi a due porte
• Reti a due porte
• Sistemi di trasmissione: modello elettronico e AWGN
• Modello di canale a banda stretta e link budget

·      Sistemi di modulazione digitale

• Modulazione digitale per un canale AWGN.
• Modulazione binaria e M-aria.
• Caraterizzazione di un sistemi di modulazione digitale.
• Esempi di schemi di modulazione: PAM, QAM, PSK.

Alcuni argomenti, tra cui gli elementi di teoria dei segnali, processi aleatori, teoria della probabilità e rappresentazione dei segnali, sono richiamati da precedenti insegnamenti e successivamente approfonditi nel contesto dei sistemi di comunicazione.

La valutazione della preparazione dello studente sarà basata sulla verifica dell'apprendimento delle nozioni proposte e sulla capacità di elaborarle al fine di affrontare problemi nuovi nello studio e nella progettazione di semplici sistemi di comunicazione. La valutazione terrà conto non soltanto della correttezza dei risultati ottenuti, ma anche dello svolgimento degli esercizi, della chiarezza espositiva e della capacità dello studente di motivare criticamente le scelte metodologiche adottate nella risoluzione dei problemi.

• Titolo: Communication Systems fundamentals and design methods, Autori: Benvenuto, Nevio, Luogo: Chichester, Anno: 2007, Editore: John Wiley, Note: --.
• Titolo: Principles of communications networks and systems, Autori: Benvenuto, Nevio, Luogo: Chichester, Anno: 2011, Editore: Wiley, Note: --.

Il corso tratta alcuni dei tipici problemi di natura informatica che un bioingegnere può dover affrontare nella sua professione, in particolare operando in ambito sanitario. L’obiettivo del corso è di rendere l&#39;allievo in grado di effettuare, insieme alla controparte medica, l&#39;analisi di problematiche sanitarie richiedenti l&#39;uso di tecnologie informatiche e di individuare e implementare al calcolatore le soluzioni stato dell&#39;arte.

Elementi di Organizzazione Sanitaria. Cartella clinica elettronica. Gestione di Dati Sanitari. Fondamenta delle Basi di Dati. Algebra Relazionale e SQL. Progettazione ed interrogazione di data base clinici. Tecnologie Informatiche e Sanità. Banche dati cliniche. Trasmissione e sicurezza dei dati clinici. Firma digitale in Sanità. Compressione di dati, segnali e immagini biomediche. Problemi di interoperabilità in clinica.

Fondamenti di Informatica e di programmazione Elementi di base di Probabilità e Statistica Elaborazione di Segnali Biomedici (laurea triennale)

Il corso prevede che l&#39;apprendimento avvenga mediante: - lezioni frontali (circa il 60% delle ore complessive di lezione) - seminari su argomenti specialistici (10%) - lezioni &#34;hands on&#34; realizzando algoritmi e codici in Matlab, SQL, ... (30%) La continua esposizione, durante le lezioni in aula, di casi di studio concreti legate a varie situazioni riscontrabili in ambito clinico e sanitario, e la discussione aperta e interattiva svolta in aula, stimola l&#39;allievo bioingegnere a rafforzare le proprie capacità di case-based reasoning e problem solving. Oltre a rivolgersi al docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l&#39;Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Prova scritta che, grazie all&#39;organizzazione dei quesiti, valuta livello di comprensione dei concetti, capacità di rielaborare concetti, maturità progettuale e ingegneristica, rigore nell&#39;uso delle metodologie, chiarezza espositiva, capacità di sintesi.

Materiale fornito dal docente attraverso la piattaforma Moodle dell'insegnamento

Al termine dell’insegnamento, lo studente avrà acquisito conoscenze teoriche e metodologiche per comprendere, analizzare e caratterizzare il comportamento meccanico dei materiali, con particolare riferimento ai materiali di interesse per l’ingegneria biomedica.

Lo studente sarà in grado di interpretare la relazione tra microstruttura e proprietà meccaniche dei materiali, di descriverne il comportamento mediante modelli costitutivi appropriati e di riconoscere le principali modalità di risposta meccanica, quali elasticità, viscoelasticità, elasto-plasticità ed elasto-fragilità.

Lo studente acquisirà inoltre la capacità di comprendere il significato delle principali prove sperimentali per la caratterizzazione meccanica dei materiali e per l’identificazione dei relativi parametri costitutivi. Tali conoscenze saranno applicate all’analisi delle principali famiglie di materiali di interesse ingegneristico e bioingegneristico, tra cui materiali metallici, polimerici, ceramici e compositi.

L'insegnamento affronta i concetti fondamentali della meccanica dei materiali, combinando approcci fenomenologici e analitici per la descrizione del comportamento meccanico. Vengono introdotti i principali meccanismi di deformazione e le diverse modalità di risposta dei materiali, con riferimento al comportamento elastico e inelastico. Particolare attenzione è dedicata al ruolo delle simmetrie materiali, quali isotropia, isotropia trasversale e ortotropia, e alla dipendenza temporale della risposta meccanica, con riferimento a viscoelasticità, rilassamento delle tensioni, creep e isteresi. Vengono inoltre trattati i fenomeni di deformazione permanente, quali plasticità, snervamento e incrudimento, e il comportamento elasto-fragile, con riferimento alla concentrazione delle tensioni, all’innesco e alla propagazione delle cricche.

L'insegnamento presenta inoltre i principali metodi sperimentali per la caratterizzazione meccanica dei materiali. Sono considerate prove uniassiali condotte a velocità di deformazione costante, in trazione e compressione, prove cicliche per lo studio dell’isteresi, prove di creep e prove di rilassamento delle tensioni. Tali prove sono discusse in relazione alla determinazione delle proprietà meccaniche e all’identificazione dei parametri costitutivi dei materiali.

Una parte rilevante dell’insegnamento è dedicata alla modellazione costitutiva del comportamento meccanico. Vengono introdotti i criteri generali per la formulazione di modelli costitutivi, con riferimento alla coerenza termodinamica, all’oggettività e alla simmetria materiale. Sono quindi discussi modelli elastici isotropi e anisotropi, nonché modelli dissipativi basati sull’introduzione di variabili interne e relative leggi evolutive, con particolare riferimento a formulazioni viscoelastiche ed elasto-plastiche.

Per affrontare efficacemente il corso è richiesta una buona conoscenza preliminare dei principali concetti della meccanica dei corpi deformabili. In particolare, si presuppone familiarità con l’analisi dello stato di deformazione, la teoria dello stato di tensione e i fondamenti dell’elasticità lineare isotropa. È inoltre richiesta una conoscenza di base dei principi della scienza dei materiali, con particolare riferimento alla loro organizzazione microstrutturale.

La valutazione della preparazione dello studente sarà effettuata con riferimento all’acquisizione delle seguenti competenze:

• capacità di analizzare e valutare criticamente il comportamento meccanico dei materiali in relazione alla loro configurazione microstrutturale;
• capacità di selezionare materiali appropriati in funzione dei requisiti meccanici richiesti dalla specifica applicazione;
• capacità di applicare modelli costitutivi per lo studio e la previsione del comportamento meccanico dei materiali all’interno di componenti e strutture.

1. Conoscenza e comprensione

Lo studente acquisirà conoscenze relative ai fondamenti teorici della cinematica e della dinamica dei sistemi meccanici e comprenderà i principi, i modelli e le metodologie di analisi utilizzati nello studio dei meccanismi e delle macchine per applicazioni biomediche.

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Lo studente sarà in grado di applicare strumenti teorici e computazionali per la risoluzione di problemi di analisi cinematica e dinamica dei sistemi meccanici, selezionando modelli appropriati e interpretando correttamente i risultati ottenuti.

3. Autonomia di giudizio

Lo studente svilupperà la capacità di valutare criticamente le ipotesi di modellazione, confrontare differenti approcci di analisi e formulare giudizi autonomi sulla correttezza e sull’efficacia delle soluzioni adottate.

4. Abilità comunicative

Lo studente sarà in grado di descrivere in modo chiaro e rigoroso modelli, metodologie e risultati relativi all’analisi dei sistemi meccanici, utilizzando una terminologia tecnica appropriata e motivando le scelte metodologiche effettuate. Sarà inoltre in grado di organizzare e presentare efficacemente contenuti disciplinari, anche in prospettiva della loro trasmissione in contesti formativi e didattici.

5. Capacità di apprendimento

Lo studente acquisirà un approccio metodologico che gli consentirà di approfondire autonomamente temi avanzati della meccanica applicata alle macchine e di aggiornare le proprie competenze nel corso della vita professionale. Acquisirà inoltre strumenti e strategie utili alla progettazione e all’organizzazione di percorsi di apprendimento nell’ambito delle discipline meccaniche, anche in prospettiva della preparazione all’insegnamento.

MECCANICA IN MEDICINA: Introduzione, robotica medica, riabilitazione, sport, sicurezza e prevenzione.

STRUTTURA DEI MECCANISMI ARTICOLATI: Definizioni, corpi rigidi (cinematica, moto relativi), coppie cinematiche (tipologia e caratteristiche costruttive), analisi di mobilità e gradi di libertà dei meccanismi piani.

ANALISI CINEMATICA: Equazioni di chiusura e analisi di posizione. Analisi di velocità, rapporti di velocità. Configurazioni singolari e meccanismi a ginocchiera. Meccanismi a maglia singola e multi-maglia, esempi ed applicazioni.

ANALISI STATICA. Equazioni cardinali della statica. Calcolo delle forze trasmesse e delle reazioni vincolari. Principio dei lavori virtuali. Analisi dei meccanismi in presenza di attrito.

ANALISI DINAMICA. Equazioni cardinali della dinamica. Analisi dinamica inversa dei meccanismi.

ANALISI E PROGETTAZIONE DEI MECCANISMI CON TECNICHE NUMERICHE. Metodo dei gruppi di Assur e implementazione in Matlab. Sintesi cinematica.

LABORATORIO NUMERICO con esempi applicativi.

L’insegnamento è erogato in presenza e prevede: lezioni frontali, esercitazioni numeriche e discussione di esercizi.

Metodologie: problem solving, esercitazioni guidate, simulazioni numeriche, discussione di applicazioni industriali.

Oltre a rivolgersi al/la docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Uso dell’IA: consentito ed incoraggiato per lo studio e l'approfondimento individuale.

• correttezza delle soluzioni
• capacità di applicazione dei metodi
• chiarezza dei procedimenti

Titolo: Meccanica applicata alle macchine, Autori: Matteo Massaro e Giulio Rosati, Luogo: Padova, Anno: 2024, Editore: Cleup

Titolo: Esercizi di meccanica applicata alle macchine, Autori: Alberto Doria, Luogo: Padova, Anno: 2008, Editore: Libreria Progetto

Titolo: Design of machinery : an introduction to the synthesis and analysis of mechanisms and machines, Autori: Robert L. Norton, Luogo: --, Anno: 2020, Editore: McGraw-Hill

L'insegnamento fornisce le conoscenze di base sui metodi e sugli strumenti di misura elettrici ed elettronici applicati all'acquisizione di dati in ambito biomedico.

Conoscenza e comprensione

• Conoscere i fondamenti della teoria delle misurazioni e il ruolo delle misure nei sistemi biomedici.
• Comprendere l'architettura di un sistema di acquisizione dati digitale e le sue principali componenti.
• Conoscere il principio di funzionamento e le applicazioni dei principali strumenti di misura (oscilloscopio digitale, analizzatori di spettro).
• Conoscere i criteri di sicurezza per apparecchi biomedicali.
• Comprendere i principi fondamentali della metrologia: qualità delle misure, taratura e riferibilità.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

• Utilizzare in modo efficace sistemi di acquisizione dati e strumentazione di misura in laboratorio.
• Applicare metodi di analisi dei segnali nel dominio del tempo e della frequenza a problemi di interesse biomedico.
• Utilizzare l'ambiente MATLAB per la simulazione, elaborazione e visualizzazione di segnali biomedici.
• Valutare l'incertezza e la qualità delle misure in contesti applicativi biomedici.

Autonomia di giudizio

• Individuare e analizzare le principali problematiche legate all'acquisizione e all'analisi di segnali biomedici.
• Valutare criticamente i risultati delle misurazioni, verificandone la coerenza con i modelli teorici di riferimento.
• Scegliere in modo autonomo la strumentazione e la metodologia di misura più adeguata al contesto applicativo biomedico.

Abilità comunicative

• Esprimere i risultati delle misurazioni in accordo agli standard, con chiarezza, sintesi e rigore.
• Redigere e interpretare documentazione tecnica relativa a sistemi di misura e acquisizione dati biomedici.
• Comunicare in modo efficace i risultati delle attività di laboratorio, anche in contesti di lavoro di gruppo.

Capacità di apprendimento

• Sviluppare autonomia nell'approfondimento di tematiche legate alla strumentazione e alle misure in ambito biomedico.
• Utilizzare fonti tecniche e scientifiche per aggiornarsi sulle tecnologie di misura emergenti nel settore biomedico.
• Trasferire le competenze acquisite a nuovi contesti applicativi nell'ambito dell'ingegneria biomedica.

Fondamenti di teoria delle misurazioni (1 CFU)

• Principi fondamentali delle misure
• Il circuito di misura e le interazioni tra strumento e misurando
• Approssimazione, incertezza e qualità delle misure
• Cenni di metrologia: taratura e riferibilità

Analisi dei segnali e architettura dei sistemi di acquisizione (1.5 CFU)

• La teoria dei segnali messa in pratica
• Analisi dei segnali nel dominio del tempo e della frequenza
• Architettura generale di un sistema di acquisizione dati digitale
• Sonde, rumore e disturbi

Strumentazione di misura (1 CFU)

• Oscilloscopio digitale (DSO): principio di funzionamento e applicazioni
• Analizzatore di spettro digitale (DSA): principio di funzionamento e applicazioni
• Criteri di sicurezza per apparecchi biomedicali

Laboratorio di misure biomediche (2.5 CFU)

• Uso dell'ambiente MATLAB: simulazione, elaborazione e visualizzazione di segnali biomedici
• Controllo di un sistema di acquisizione dati
• Esperienze hands-on con strumentazione di misura (DSO, DSA)
• Acquisizione e analisi di segnali biomedici
• Valutazione della qualità della misura in contesti reali

Per seguire con profitto l'insegnamento sono richieste conoscenze di base acquisite nel biennio del corso di studio, in particolare:

• teoria dei segnali
• reti elettriche
• circuiti elettronici di base

Il corso combina:

• lezioni frontali (28 ore);
• esercitazioni di laboratorio (20 ore);
• studio individuale, per approfondire e consolidare gli argomenti trattati.

Metodologie:

• problem solving;
• esercitazioni guidate;
• attività interattive in aula.

Le lezioni frontali introducono i concetti fondamentali della misurazione, l'architettura dei sistemi di acquisizione dati e i metodi di analisi dei segnali, con esempi applicativi in ambito biomedico. Le esercitazioni di laboratorio riprendono i concetti trattati in aula e sviluppano la capacità di acquisire correttamente i dati di misura, applicando in concreto le nozioni di approssimazione e incertezza.

Supporto per studenti con esigenze specifiche:

Studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Nota sull'uso dell'intelligenza artificiale

L'impiego di strumenti di intelligenza artificiale è consentito come supporto allo studio, a condizione che venga svolto in modo consapevole e critico. Questi strumenti possono essere utili per chiarire concetti, esplorare esempi o ampliare le fonti di informazione, ma non devono sostituire il lavoro personale né i processi di apprendimento e rielaborazione autonoma.

È invece sconsigliato utilizzare l'IA per la risoluzione diretta di esercizi o per l'elaborazione e la sintesi dei dati di laboratorio: tali attività hanno infatti lo scopo di sviluppare capacità individuali di analisi, interpretazione e applicazione delle conoscenze.

Si precisa inoltre che in sede di esame NON è in alcun modo consentito l'uso di strumenti di intelligenza artificiale. Le prove dovranno riflettere esclusivamente le competenze acquisite e la preparazione personale dello/della studente/studentessa.

La valutazione si basa su:

• completezza e padronanza delle conoscenze teoriche sui metodi e sulla strumentazione di misura trattati nel corso;
• capacità di applicare le conoscenze acquisite all'acquisizione e all'analisi di segnali in ambito biomedico;
• capacità di valutare criticamente la qualità delle misure, stimandone l'incertezza e verificandone la coerenza con i modelli teorici;
• partecipazione attiva e costruttiva alle attività di laboratorio;
• chiarezza, sintesi e rigore nell'esposizione.

1. Ferrero A., Petri D., Carbone P., Catelani M. (Eds.), Modern Measurements: Fundamentals and Applications, Wiley-IEEE Press, 2015, ISBN: 9781118171318. Note: CONSIGLIATO.
2. Norgia M., Ottoboni R., Pesatori A., Svelto C., Misure - Dai fondamenti alla strumentazione, Esculapio, 2022, ISBN: 978-88-9385-304-0. Note: CONSIGLIATO.
3. Webster J.G. (Ed.), Measurement, Instrumentation, and Sensors Handbook, CRC Press, 2014, ISBN: 9781439848883. Note: CONSIGLIATO.

L’insegnamento fornisce conoscenze, metodi e strumenti per la gestione dei progetti, secondo approcci predittivi, adattivi e ibridi.   

1. Conoscenza e comprensione

• Comprendere i concetti fondamentali di progetto, programma, portfolio, operations e Project Management
• Conoscere ruoli, stakeholder, ciclo di vita e principali fattori di successo di un progetto
• Comprendere gli approcci predittivi, agili e ibridi e i criteri per la loro selezione

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione

• Definire obiettivi, requisiti, deliverable, vincoli, assunzioni e criteri di successo
• Predisporre i principali documenti di avvio e pianificazione del progetto
• Scomporre l’ambito mediante WBS e stimare tempi, effort, risorse e costi

3. Autonomia di giudizio

• Analizzare il contesto e individuare l’approccio progettuale più appropriato
• Valutare lo stato del progetto e l’incertezza associata alle stime
• Proporre motivate azioni preventive, correttive o di adattamento

4. Abilità comunicative

• Comunicare in modo chiaro obiettivi, decisioni, risultati e stato di avanzamento
• Utilizzare correttamente il linguaggio e gli strumenti del Project Management
• Documentare cambiamenti, decisioni e lesson learned

5. Capacità di apprendimento

• Sviluppare autonomia nell’applicazione di metodi e strumenti di Project Management
• Trasferire le conoscenze acquisite a differenti contesti progettuali
• Utilizzare criticamente strumenti digitali e risorse di approfondimento a supporto della gestione dei progetti

L’insegnamento introduce i fondamenti del Project Management e i principali approcci utilizzabili per avviare, pianificare, eseguire, monitorare e chiudere progetti, con particolare riferimento ai seguenti contenuti applicativi:

• Fondamenti di Project Management: progetto, programma, portfolio e operations; ciclo di vita, governance, ruolo del Project Manager, valore e criteri di successo.
• Approcci progettuali: modelli predittivi, agili e ibridi; scelta e adattamento dell’approccio al contesto; principi Agile e framework Scrum.
• Avvio del progetto: analisi del bisogno, obiettivi, vincoli, assunzioni, Project Charter, stakeholder e criteri di successo.
• Pianificazione: requisiti, ambito e deliverable; WBS e backlog; attività, dipendenze, percorso critico, GANTT, stime, risorse, costi e budget.
• Rischi e cambiamenti: identificazione e valutazione dei rischi, strategie di risposta, risk register, gestione delle issue e controllo delle modifiche.
• Team e comunicazione: ruoli e responsabilità, leadership, collaborazione, gestione dei conflitti, stakeholder engagement e piano delle comunicazioni.
• Esecuzione e controllo: qualità, approvvigionamenti, coordinamento delle attività, KPI, stato di avanzamento, Earned Value Management e metriche agili.
• Chiusura del progetto: accettazione dei deliverable, valutazione dei risultati e dei benefici, consolidamente delle lesson learned e trasferimento della conoscenza.
• AI per il Project Management: applicazioni dell’intelligenza artificiale lungo il ciclo di vita del progetto, con attenzione all’affidabilità degli output e alla supervisione umana.

Non sono richieste conoscenze pregresse specifiche di Project Management, sono tuttavia utili:

• conoscenze di base relative ai processi di sviluppo di prodotti e servizi informatici;
• capacità di analizzare e rappresentare problemi complessi;
• conoscenze matematiche e statistiche di base;
• capacità di utilizzare comuni strumenti di produttività individuale;
• capacità di lavorare in gruppo e di produrre documentazione tecnica.

La conoscenza dei fondamenti di ingegneria del software e dei principali modelli del ciclo di vita del software costituisce un elemento utile, ma non indispensabile.

L’insegnamento combina lezioni frontali, analisi di casi, esercitazioni individuali e di gruppo e sviluppo progressivo di un project work.

Studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Criteri di valutazione

• correttezza metodologica;
• capacità di applicazione dei metodi e degli strumenti;
• coerenza delle scelte progettuali;
• chiarezza dei procedimenti;
• applicabilità delle soluzioni al progetto e al relativo contesto.

La valutazione:

• richiede il conseguimento di almeno 18/30 in entrambe le parti;
• è calcolata come media ponderata tra l’elaborato progettuale di gruppo e la prova pratica scritta individuale (1/3 elaborato progettuale, 2/3 prova scritta).

Riferimenti principali:

1. Project Management Institute, A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide) – Eighth Edition and The Standard for Project Management, PMI, 2025. CONSIGLIATO
2. Project Management Institute, Process Groups: A Practice Guide, PMI, 2022. CONSIGLIATO
3. Project Management Institute e Agile Alliance, Agile Practice Guide, PMI, 2017. CONSIGLIATO
4. Beck, K. et al., Manifesto for Agile Software Development, 2001. CONSIGLIATO
5. Project Management Institute, Project Management Offices: A Practice Guide, PMI, 2025. CONSIGLIATO

Lo studente apprenderà i principi fisici impiegati nelle principali tipologie di strumentazione biomedica e studierà alcune realizzazioni tecnologiche di frequente impiego.

Architettura e prestazioni di un sistema per misure biomediche. Trasduttori resistivi, capacitivi, piezoelettrici, fotoelettrici ed elettrochimici. Elettrodi per biopontenziali. Generazione dei biopotenziali e la loro misura. In particolare, strumentazione per elettrocardiografia, elettroencefalografia, elettromiografia. Introduzione alle immagini e prestazioni di un sistema per la generazione di immagini biomediche. Strumentazione ad ultrasuoni: Fisica degli ultrasuoni; Ecografia A-mode, B-mode, M-mode; Forma, focalizzazione e direzionamento del fascio ultrosonoro. Radiologia: principi fisici, interazione della radiazione con la materia; strumentazione: sorgenti, rivelatori, realizzazioni tecnologiche; mezzi di contrasto; radiologia digitale (DSA). Tecniche tomografiche (CT). Risonanza magnetica: principi fisici, strumentazione, formazione dell’immagine, sequenze di stimolazione. Medicina nucleare: principi fisici, strumentazione, tecniche tomografiche (SPECT, PET).

Fisica classica Fondamenti delle reti elettriche ed elettronica Fondamenti di teoria dei segnali, analisi di Fourier

Lezioni frontali e laboratori. Oltre a rivolgersi al/la docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l&#39;Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

La valutazione della preparazione si baserà sull&#39;accertamento della comprensione degli argomenti svolti a lezione, sull&#39;acquisizione dei concetti e delle metodologie proposte e sulla capacita&#39; di applicarli in modo autonomo e consapevole.

• Titolo: Bioimmagini, Autori: G. Coppini, S. Diciotti, G. Valli, Luogo: Bologna, Anno: 2012, Editore: Patron, Note: --.
• Titolo: Diagnostic Ultrasound, Autori: Hoskins, Peter R; Martin, Kevin; Thrush, Abigail, Luogo: --, Anno: 2019, Editore: CRC Press, Note: --.
• Titolo: Diagnostic Ultrasound Imaging: Inside Out, Autori: T.L. Szabo, Luogo: Oxford, Anno: 2014, Editore: Academic Press, Note: --.
• Titolo: Medical Imaging Signals and Systems, 2nd ed., Autori: J.L Prince, J.M. Links, Luogo: --, Anno: 2015, Editore: Pearson, Note: --.
• Titolo: Principles of magnetic resonance imaging: a signal processing perspective, Autori: Lauterbur, Paul C; Liang, Zhi-Pei, Luogo: --, Anno: 2000, Editore: Wiley-IEEE Press, Note: --.
• Titolo: Strumentazione biomedica. Progetto ed applicazioni, Autori: J.G. Webster, Luogo: Napoli, Anno: 2010, Editore: EdiSES, Note: --.
• Titolo: Strumentazione biomedica. Progetto ed impiego dei sistemi di misura, Autori: G. Avanzolini, E. Magosso, Luogo: Bologna, Anno: 2015, Editore: Patron, Note: --.

Le caratteristiche del tirocinio sono definite nel regolamento didattico del corso di studio.