rpd000014626 (201000 (12.03.04).Б2 Биотехнические и медицинские аппараты и системы), страница 3

1.3.7. Методы классификации и кластеризации многомерных числовых данных. (АЗ: 2, СРС: 2)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Задача классификации многомерных данных и примеры их появления в процессе анализа многомерных биомедицинских данных. Обзор современных методов классификации (методы статистической классиикации, метод многомерной линейной классификации, метод потенциальных функций, методы нейросетевой классификации, метод сравнения с прототипом, метод к-ближайших соседей, метод голосования). Содержание задачи класеризации многомерных биомедицинских данных и методы ее решения.

1.4.1. Методы построения экспериментальных моделей (АЗ: 2, СРС: 2)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Понятие о регрессионной модели, идентификация параметров регрессионной модели на основе метода наименьших квадратов, оценка точности и адекватности модели. Базовые понятия математической теории планирования эксперимента дляф построения экспериментальной модели.

1.5.1. Методы обработки и анализа медицинских изображений (АЗ: 2, СРС: 2)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Типы медицинских изображений и способы их описания. Методы предварительной обработки изображений. Методы повышения диагностической информативности медицинских изображений.

1.6.1. Техническое обеспечение систем автоматизации биомедицинских исследований. (АЗ: 2, СРС: 2)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Вычислительный комплекс как центральный элемент системы автоматизации биомедицинских исследований.

Пакеты прикладных программ для обработки сигналов, числовых массивов и изображений.

1. Практические занятия

1.1.1. Построение моделей информационных систем, ориентированных на квтоматизацию биомедицинских исследований. (АЗ: 4, СРС: 4)

Форма организации: Практическое занятие

Описание: Пример использования логических диаграмм потоков данных длЯ построеия моделей информационных систем, обеспечивающих автоматизированную поддержку биомедицинских исследований

1.2.1. Использование методов корреляционного и спектрального анализа случайных сигналов. (АЗ: 4, СРС: 4)

Форма организации: Практическое занятие

Описание: Практическое использование методов корреляционного и спектрального анализа случайных ситгналов на примере обработки результатов электроэнцефалографических исследований (ЭЭГ-исследований)

1.3.1. Практическое использование средств графического наглядного представления числовых биомедицинских данных. (АЗ: 4, СРС: 4)

Форма организации: Практическое занятие

Описание: Практическое представление данных, отражающих результаты измерения скорости прохождения импцульса (СПИ) среди больных с различными формами наследственной мотороно-сенсорной нейропатии (табличное представление, использование столбиковых, ленточных, секторных диаграмм)

1.3.2. Использование методов классификации, основанных на оценках близости к прототипу в процессе интерпретации результатов биомедицинских исследований (АЗ: 6, СРС: 6)

Форма организации: Практическое занятие

Описание: В качестве основы используются результаты биохимических исследований группы больных с различными формами болезней дыхательной цепи митохондрий (БДЦМ):

- синдром МЕЛАС (MELAS);

- синдром Кернс-Сейра (KSS);

- синдром Лея (LEIGH)

В процессе лабораторных исследований в сыворотке больных измерялись концентрации следующих ферментов:

- концентрация лактата (молочной кислоты), измеренная до (LK0) и после (LK1) приема пищи;

- концентрация пирувата, измеренная до (PR0) и после (PR1) приема пищи;

- концентрация пирувата, измеренная до (PR0) и после (PR1) приема пищи;

- концентрация ацетоацетата, измеренная до (АА0) и после (АА1) приема пищи;

- концентрация 3-гидроксибутирата, измеренная до (GB0) и после (GB1) приема пищи;

- отношения лактат/пируват до (LK0/PR0) и после (LK1/PR1) принятия пищи

- отношения ацетоацетат/3-гидроксибутират до (GB0/AA0) и после (GB1/AA1) принятия пищи.

Целью практического занятия являнтся разработка решающего правила на основе метода близости к прототипу, позволяющегто принимать обоснованные диагностические решения.

1.3.3. Использование методов статистической классификации в процессе интерпретиции результатов биомедийцинских исследований (АЗ: 6, СРС: 6)

Форма организации: Практическое занятие

Описание: Целью занятия является разработка статистического классификатора, позволяющего проводить оценку риска синдрома Дауна у плода на основе измерения уровней альфа-фетопротеина и хорионического гонадотропина человека в сыворотке матери.

В процессе выполения практического занятия необходимо с использованием результатов исследований:

1) оценить параметры функции плотности совместного распределения АФП и ХГЧ среди женщиз с нормальным исходом беременности с с синдромом Дауна у плода;

2)_ разработать структуру диагностического правила;

3) оценить достоверность диагностического решения.

1.4.1. Использование методов оптимального планирования биомедицинского исследования для построения экспериментальной модели биологического процесса. (АЗ: 8, СРС: 8)

Форма организации: Практическое занятие

Описание: Целью практического занятия является:

1) построение полного факторного плана для линейной экспериментальной модели;

2) построение дробного факторного плана для линейной модели;

3) построение эксмпериментальной модели заданной структуры на основе оптимального плана;

4) оценка точности экспериментальной модели;

5) оценка адекватности предложенной экспериментальной модели.

1. Лабораторные работы

1.3.1. Обоснование статистической модели данных биомедицинских исследований с использованием критериев соглдасия (АЗ: 4, СРС: 2)

Форма организации: Лабораторная работа

Описание: Практическая проверка согласия эмпирических распределений данных клинико-биохимических исследований различным теоретическим законам распределения с использованием программного статистического пакета "STATISTICA"

1.3.2. Статистические методы оценки парных групповых различий и их испрльзование в процессе интерпретации результатов биомедицинских исследований. (АЗ: 4, СРС: 4)

Форма организации: Лабораторная работа

Описание: Целью лабораторной работы является практическая оценка диагностической значимости различных биохимических маркеров на основе методов методов анализа парных групповых различий.

1.3.3. Статистические методы оценки множественных групповых различий и их использование в поцессе интерпретации результатов биомедицинских исследований (АЗ: 4, СРС: 2)

Форма организации: Лабораторная работа

Описание: Практическое освоение методов решения обширной группы задач анализа данных биомедицинских исследований, заключающихся в сравнении по достигаемым результатам нескольких способов воздействия, направленных на достижение одной цели. Типичным примером такой задачи является задача оценки эффективности различных видов лекарственной терапии.

1.4.1. Построение и анализ эксперментальных моделей биологических процессов с использованием программных статистических пакетов. (АЗ: 4, СРС: 3)

Форма организации: Лабораторная работа

Описание: Ознакомление с возможностями программных статистических пакетов для построения и анализа экспериментальных моделей исследуемых биологических объектов и процессов.

1. Типовые задания

Приложение 3
к рабочей программе дисциплины
«Автоматизация обработки биомедицинской информации »

Прикрепленные файлы

Экзамен (8 семестр).doc

Промежуточная аттестация №1

Экзамен (8 семестр)

Семестр: 8

Вид контроля: Э

Вопросы:

1. Методы экспериментальных исследований как объект автоматизации Типы данных экспериментальных исследований и их характеристики.

2. Типовые функции и структуры систем автоматизации экспериментальных исследований.

3. Основы технологии проектирования систем автоматизации экспериментальных исследований на основе принципов структурного системного анализа.

4. Классификация типов числовых данных, регистрируемых в процессе экспериментальных исследований. Способы наглядного графического представления числовых данных экспериментальных исследований.

5. Актуальность статистической обработки данных экспериментальных исследований. Влияние условий проведения эксперимента на достоверность результатов статистического анализа данных.

6. Статистическое описание данных экспериментальных исследований.

7. Теоретические законы распределения вероятностей, наиболее используемые для целей статистической обработки экспериментальных данных

8. Структура статистического анализа данных экспериментальных исследованием с применением специализированных программных пакетов.

9. Статистические критерии, наиболее часто используемые в процессе статистической обработки экспериментальных данных.

10. Обоснование статистической модели данных экспериментальных исследований. Критерии согласия.

11. Оценка групповых различий с использованием критерия Стьюдента.

12. Непараметрические критерии оценки групповых различий. Критерий Манна-Уитни.

13. Анализ групповых различий по качественным показателям.

14. Оценка множественных групповых различий методом дисперсионного анализа.

15. Оценка множественных групповых различий ранговыми методами. Критерий Краскела-Уоллиса.

16. Оценка множественных групповых различий на основе качественных признаков..

17. Оценка эффекта воздействия определенного вида, произведенного на объекты одной группы, на основе количественного признака (критерий Стьюдента для повторных наблюдений)

18. Оценка эффекта воздействия определенного вида, произведенного на объекты одной группы, на основе порядкового признака (критерий Уилкоксона)

19. Оценка эффекта воздействия определенного вида, произведенного на объекты одной группы, на основе качественного признака (критерий Мак-Нимара)

20. Оценка эффектов нескольких видов воздействий на объекты исследуемой группы на основе количественного показателя (метод дисперсионного анализа для повторных наблюдений)

21. Оценка эффектов нескольких видов воздействий на объекты исследуемой группы на основе порядкового признака (критерий Фридмана)

22. Оценка эффектов нескольких видов воздействий на объекты исследуемой группы на основе качественного признака (критерий Кокрена)

23. Оценка статистической связи качественных признаков в процессе анализа многомерных экспериментальных данных

24. Оценка статистической связи порядковых признаков в процессе анализа многомерных экспериментальных данных

25. Оценка статистической связи количественных признаков в процессе анализа многомерных экспериментальных данных

26. Кластерный анализ многомерных экспериментальных данных.

27. Структура методов классификации многомерных экспериментальных данных. Метод статистической классификации.

28. Методы дискриминантного анализа и потенциальных функций

29. Методы распознавания на основе нейронных сетей

30. Обучение нейронной сети

31. Метод сравнения с прототипом. Метод k-ближайших соседей.

32. Метод классификации, основанный на вычислении оценок (метод голосования).

33. Построение математической модели экспериментальных данных Метод наименьших квадратов.

34. Анализ ошибок оценивания параметров экспериментальной модели

35. Оценка адекватности экспериментальной модели

36. Основные понятия планирования эксперимента. Критерии оптимального планирования эксперимента.

37. Полный и дробный факторные планы эксперимента.

38. Последовательное планирование эксперимента.

39. Детерминированные сигналы и их характеристики. Амплитудный и частотный анализ детерминированных сигналов

40. Основные характеристики случайных процессов.

41. Корреляционный анализ случайных процессов

42. Стационарный случайный процесс. Эргодическое свойство стационарного случайного процесса

43. Спектральное описание случайных процессов

44. Случайные поля и их статистические характеристики

45. Стохастическая фильтрация случайных сигналов и оптимальное оценивание состояние динамического объекта экспериментального исследования

46. Поэлементная обработка изображений, линейное контрастирование.

47. Пороговая обработка изображений

48. Выделение контуров изображений

49. Обработка изображений скользящим окном.

50. Модели помех при регистрации изображений. Линейная и медианная фильтрация изображений

Версия: AAAAAAUSpFk Код: 000014626