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Appunti Completi Advance Signal and Data Processing in medicine
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Riassunto AI · si legge in un minuto
Il corso di Advanced Signals and Data Processing in Medicine mira a insegnare metodi e applicazioni bioingegneristici per migliorare la diagnosi, il trattamento e la riabilitazione medica. Copre filtri deterministici e stocastici, stimatori ricorsivi e non-ricorsivi, filtri di Wiener e Kalman, analisi time-frequency e wavelet. L'insegnamento è teorico-pratico con esempi applicati al sistema nervoso centrale, autonomo, cardiovascolare e respiratorio. La valutazione si basa su un esame orale su due parti del corso.
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- Il corso mira a far acquisire agli studenti competenze su metodi e applicazioni bioingegneristici per migliorare la diagnosi, il trattamento e la riabilitazione attraverso l'elaborazione avanzata di segnali, immagini e dati biomedici.
- Il corso copre metodi deterministici e stocastici di filtraggio, stimatori ricorsivi e non ricorsivi, filtri ottimali come Wiener e Kalman, e analisi tempo-frequenza.
- Gli studenti impareranno a valutare l'efficacia di diversi algoritmi e a gestire problemi complessi in ambito biomedico utilizzando tecniche avanzate come la distribuzione tempo-frequenza, le serie temporali deterministica caotica, l'analisi di ordine superiore.
- L'insegnamento è strutturato su due parti e include esercitazioni pratiche per migliorare l'autonomia nell'apprendimento e nella valutazione dei temi fisio-clinici avanzati.
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Di cosa parla l'insegnamento
ADVANCED SIGNALS AND DATA PROCESSING IN MEDICINE [I.C.] · 2° anno · 2° semestre · 10 CFU · IBIO-01/A
The course aims at enabling students to understand, design and implement advanced signal and data processing algorithms, as well as the mathematical and statistical modeling paradigms used in medicine and biology. The course covers the fundamentals of non-traditional and advanced analytical approaches to improving…