Biomedisinsk dataanalyse (ELE922)
Kurset er ment for studenter med medisinsk bakgrunn. Kurset starter med en introduksjon til typer av biomedisinske data. Videre ser kurset på grunnleggende begrep fra: tids- og frekvensdomene; støyfjerning, deteksjon av hendelser og objekter; karakterisering av form- og kompleksitet for bølgeformer og objekter; frekvensdomenekarakterisering; mønstergjenkjenning og diagnostiske beslutninger.
Dette er emnebeskrivelsen for studieåret 2024-2025. Merk at det kan komme endringer.
Emnekode
ELE922
Versjon
1
Vekting (stp)
10
Semester undervisningsstart
Vår, Høst
Antall semestre
1
Vurderingssemester
Høst
Undervisningsspråk
Engelsk
Innhold
Teori: Introduksjon til biomedisinske signaler (og/eller bilder); grunnleggende begrep fra tids- og frekvensdomene; støyfjerning; deteksjon av hendelser og objekter; karakterisering av form- og kompleksitet for bølgeformer og objekter; frekvensdomenekarakterisering; mønstergjenkjenning og diagnostiske beslutninger.
Laboratorieaktiviteter: Introduksjon til dataverktøy og videre laboratorieøvinger knyttet til teori.
Læringsutbytte
Kunnskap: Formålet med emnet er å gi studenter med klinisk bakgrunn innsikt i viktige konsepter og ferdigheter til å håndtere relevante problemstillinger innen biomedisinsk dataanalyse. Videre skal emnet gi innsikt i sentrale anvendelser av datanalyse med eksempler fra signalbehandling, bildebehandling og mønstergjenkjenning. Kandidatens prosjekt vil bestemme om faget vil vektlegge signal- eller bildebehandling. Emnet skal gi kompetanse som gjør at kandidaten skal forstå og kunne anvende forskningsmetode som forskere med bakgrunn innen teknologiske fag anvender. Dette skal gjøre samarbeid mellom medisinere og teknologer mer effektivt og bidra til å fremme translatorisk forskning.
Ferdigheter: Studenten skal kunne bruke grunnleggende dataverktøy som f.eks. MATLAB eller Python til å utføre oppgavene beskrevet over. En introduksjonen vil gi en innføring i grunnleggende programmering med bruk av kontrollstrukturer. Utførelse av laboratorieøvingene i kurset vil avhenge av at studenten har tilegnet seg tilstrekkelige programmeringsferdigheter.
Generell kompetanse: Etter å ha tatt dette emnet skal studenten kunne kjenne igjen problemstillinger som kan håndteres ved bruk av metoder for dataanalyse. Videre skal studenten kunne presisere og formulere problemstillingen ved bruk av fagterminologien som er tilegnet gjennom kurset. Løsning av problemet innebærer at studenten skal kunne hente ut relevant informasjon (for eksempel i forhold til diagnose) fra et biomedisinsk signal (eller bilde) og bruke denne informasjonen til å støtte en beslutning. Dette kan være en beslutning rettet mot diagnose eller terapi. For å få til dette må studenten kunne håndtere ulike typer teknikker for støyfjerning og karakterisering av hendelser og eventuelt tilstander i det biomedisinske signalet (eller objekter I bilder).
Forkunnskapskrav
Eksamen / vurdering
Vurderingsform | Vekting | Varighet | Karakter | Hjelpemiddel |
---|---|---|---|---|
Prosjektoppgave | 1/1 | Bestått/ Ikke bestått |