Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: systemy komputerowe i technologie mobilne

Sylabus przedmiotu Analiza danych medycznych - Przedmiot obieralny II:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Analiza danych medycznych - Przedmiot obieralny II
Specjalność grafika komputerowa i systemy multimedialne
Jednostka prowadząca Katedra Systemów Multimedialnych
Nauczyciel odpowiedzialny Izabela Rejer <irejer@wi.zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Izabela Rejer <irejer@wi.zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 11 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 10 1,00,50zaliczenie
laboratoriaL3 16 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

dla tego przedmiotu nie są określone wymagania wstępne

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z charakterystycznymi cechami danych medycznych, sprzętem służącym do ich pobierania oraz metodami służącymi do ich przetwarzania.
C-2Ukształtowanie umiejętności adaptacji algorytmów przetwarzania danych do charakterystycznych cech poszczególnych grup danych medycznych.
C-3Uświadomienie studentom odpowiedzialności jaka spoczywa na programiście tworzącym aplikacje wspomagające diagnostykę medyczną.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Zapoznanie z zasadami działania wybranych urządzeń medycznych, w tym dokładne zapoznanie z zasadami działania elektrokardiografu lub elektroencefalografu.3
T-L-2Zgromadzenie danych do analizy (z wykorzystaniem aparatu EEG lub EKG).2
T-L-3Przygotowanie danych do analizy (m.in. usunięcie artefaktów)4
T-L-4Przeprowadzenie analizy zgromadzonych danych za pomocą dostępnego oprogramowania oraz własnych skryptów.5
T-L-5Zaliczenie przedmiotu.2
16
wykłady
T-W-1Plan oraz protokół eksperymentu medycznego.2
T-W-2Zasady weryfikacji hipotez badawczych2
T-W-3Cechy sygnału EEG2
T-W-4ANOVA - układ powtórzonego pomiaru z testami post-hoc2
T-W-5Zaliczenie przedmiotu.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach16
A-L-2Przygotowanie sie do wykorzystania oprogramowania omawianego w wykładzie4
A-L-3Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych.4
A-L-4Końcowe opracowanie wniosków przeprowadzonej analizy.3
A-L-5Przygotowanie sprawozdań z laboratoriów.5
A-L-6Udział w konsultacjach do laboratorium i zaliczeniu3
35
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Nauka w domu - przegląd literatury wskazanej na wykładzie.7
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia3
A-W-4Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu i zaliczenie formy zajęć3
23

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
M-3Dyskusja dydaktyczna
M-4Wykład problemowy

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Końcowe zaliczenie laboratoriów - w formie końcowego sprawozdania z przeprowadzonej analizy (pełne sprawozdanie w formie pisemnej, wyniki końcowe wraz z interpretacją i uzasadnieniem referowane w formie ustnej)
S-2Ocena podsumowująca: Koncowe zaliczenie wykładu w formie ustnej lub w formie pisemnego testu złożonego z pytań otwartych.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D17/O/2-3_W01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie scharakteryzować podstawowe cechy eksperymentu medycznego oraz opisać i wyjaśnić podstawowe zasady stosowane w trakcie weryfikacji hipotez statystycznych stawianych w eksperymentach medycznych. Dodatkowo powinien być w stanie rozróżnić i poprawnie zastosować podstawowe układy eksperymentalne stosowane w analizie wariancji.
I_2A_W06T2A_W07C-1T-W-2, T-W-3, T-W-1, T-W-4M-1, M-4, M-3S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D17/O/2-3_U01
Po zakonczeniu przedmiotu student bedzie potrafił dobrać bądź zaadoptować algorytmy służące do wstępnego przygotowania oraz przetworzenia danych zgromadzonych za pomocą sprzętu elektrodiagnostycznego, dostosowane do charakterystyki zebranych danych oraz dokonać analizy tychże danych, przygotowując w ten sposób zagregowaną informację dla właściwego diagnosty.
I_2A_U04, I_2A_U05T2A_U08, T2A_U09, T2A_U11, T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18C-2T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-4M-2, M-3S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D17/O/2-3_K01
W trakcie przeprowadzonych zajęć student nabędzie świadomość odpowiedzialności jaka spoczywa na programiście tworzącym aplikacje wspomagające diagnostykę medyczną.
I_2A_K03T2A_K02, T2A_K07C-3T-W-2, T-W-3, T-W-1M-1, M-4, M-3S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D17/O/2-3_W01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie scharakteryzować podstawowe cechy eksperymentu medycznego oraz opisać i wyjaśnić podstawowe zasady stosowane w trakcie weryfikacji hipotez statystycznych stawianych w eksperymentach medycznych. Dodatkowo powinien być w stanie rozróżnić i poprawnie zastosować podstawowe układy eksperymentalne stosowane w analizie wariancji.
2,0Student nie zna podstawowych pojęć z dziedziny komputerowego wspomagania diagnostyki medycznej
3,0Student jest w stanie zdefiniować podstawowe pojęcia z dziedziny komputerowego wspomagania diagnostyki medycznej
3,5Student jest w stanie opisać podstawowe algorytmy/programy do analizy danych medycznych
4,0Student jest w stanie zastosować zdobytą wiedzę w praktyce, czyli jest w stanie zastosować konkretne algorytmy/programy do analizy danych medycznych w postawionym problemie diagnostycznym
4,5Student jest w stanie dokonać analizy porównawczej różnych podejść wykorzystywanych w procesie analizy danych medycznych
5,0Student jest w stanie przeprowadzić krytyczną analizę różnych algorytmów stosowanych do analizy danych medycznych, oceniając je z punktu widzenia adekwatności do postawionego zadania.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D17/O/2-3_U01
Po zakonczeniu przedmiotu student bedzie potrafił dobrać bądź zaadoptować algorytmy służące do wstępnego przygotowania oraz przetworzenia danych zgromadzonych za pomocą sprzętu elektrodiagnostycznego, dostosowane do charakterystyki zebranych danych oraz dokonać analizy tychże danych, przygotowując w ten sposób zagregowaną informację dla właściwego diagnosty.
2,0Student nie jest w stanie zastosować algorytmów/oprogramowania do przetworzenia danych elektrodiagnostycznych
3,0Student potrafi wybrać algorytmy/oprogramowanie odpowiednie do przetworzenia danych elektrodiagnostycznych na poszczególnych etapach przetwarzania
3,5Student potrafi dokonać analizy danych elektrodiagnostycznych za pomocą wskazanego algorytmu/oprogramowania
4,0Student potrafi zaprojektować eksperyment badawczy mający na celu zgrodmadzenie konkretnych danych elektrodiagnostycznych za pomocą wskazanego algorytmu/oprogramowania
4,5Student potrafi przeprowadzić zaplanowany eksperyment badawczy, przetworzyć dane oraz dokonać analizy uzyskanych wyników
5,0Student potrafi zaadoptować pozane algorytmy tak, żeby w większym stopniu odzwierciedlały charakterystykę analizowanych danych

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D17/O/2-3_K01
W trakcie przeprowadzonych zajęć student nabędzie świadomość odpowiedzialności jaka spoczywa na programiście tworzącym aplikacje wspomagające diagnostykę medyczną.
2,0Nie ma świadomości odpowiedzialności spoczywającej na programiście systemów medycznych
3,0Ma świadomości odpowiedzialności spoczywającej na programiście systemów medycznych
3,5Spełnia kryteria na ocenę 3, a w tworzonej aplikacji stosuje jedynie uznane algorytmy
4,0Spełnia kryteria na ocenę 3,5 i dodatkowo jest świadomy tego, że może stworzyć jedynie aplikację doradczą, nie zaś system decyzyjny (i taką właśnie buduje)
4,5Spełnia kryteria na ocenę 4 oraz jest świadomy konieczności zabezpieczenia aplikacji przed niepowołanym dostępem
5,0Spełnia kryteria na ocene 4,5 i dodatkowo przeprowadza testy aplikacji, żeby wyeliminować jak najwięcej błędów, które mogą być bardzo kosztowne dla przyszłych diagnozowanych pacjentów

Literatura podstawowa

  1. Augustyniak Piotr, Przetwarzanie sygnałów elektrodiagnostycznych, AGH - Uczelniane Wydawnictwo Naukowo-Dydaktyczne, Kraków, 2001

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Zapoznanie z zasadami działania wybranych urządzeń medycznych, w tym dokładne zapoznanie z zasadami działania elektrokardiografu lub elektroencefalografu.3
T-L-2Zgromadzenie danych do analizy (z wykorzystaniem aparatu EEG lub EKG).2
T-L-3Przygotowanie danych do analizy (m.in. usunięcie artefaktów)4
T-L-4Przeprowadzenie analizy zgromadzonych danych za pomocą dostępnego oprogramowania oraz własnych skryptów.5
T-L-5Zaliczenie przedmiotu.2
16

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Plan oraz protokół eksperymentu medycznego.2
T-W-2Zasady weryfikacji hipotez badawczych2
T-W-3Cechy sygnału EEG2
T-W-4ANOVA - układ powtórzonego pomiaru z testami post-hoc2
T-W-5Zaliczenie przedmiotu.2
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach16
A-L-2Przygotowanie sie do wykorzystania oprogramowania omawianego w wykładzie4
A-L-3Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych.4
A-L-4Końcowe opracowanie wniosków przeprowadzonej analizy.3
A-L-5Przygotowanie sprawozdań z laboratoriów.5
A-L-6Udział w konsultacjach do laboratorium i zaliczeniu3
35
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Nauka w domu - przegląd literatury wskazanej na wykładzie.7
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia3
A-W-4Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu i zaliczenie formy zajęć3
23
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D17/O/2-3_W01W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie scharakteryzować podstawowe cechy eksperymentu medycznego oraz opisać i wyjaśnić podstawowe zasady stosowane w trakcie weryfikacji hipotez statystycznych stawianych w eksperymentach medycznych. Dodatkowo powinien być w stanie rozróżnić i poprawnie zastosować podstawowe układy eksperymentalne stosowane w analizie wariancji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W06Posiada wiedzę o narzędziach sprzętowo-programowych wspomagających rozwiązywanie wybranych i złożonych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z charakterystycznymi cechami danych medycznych, sprzętem służącym do ich pobierania oraz metodami służącymi do ich przetwarzania.
Treści programoweT-W-2Zasady weryfikacji hipotez badawczych
T-W-3Cechy sygnału EEG
T-W-1Plan oraz protokół eksperymentu medycznego.
T-W-4ANOVA - układ powtórzonego pomiaru z testami post-hoc
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-4Wykład problemowy
M-3Dyskusja dydaktyczna
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Koncowe zaliczenie wykładu w formie ustnej lub w formie pisemnego testu złożonego z pytań otwartych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna podstawowych pojęć z dziedziny komputerowego wspomagania diagnostyki medycznej
3,0Student jest w stanie zdefiniować podstawowe pojęcia z dziedziny komputerowego wspomagania diagnostyki medycznej
3,5Student jest w stanie opisać podstawowe algorytmy/programy do analizy danych medycznych
4,0Student jest w stanie zastosować zdobytą wiedzę w praktyce, czyli jest w stanie zastosować konkretne algorytmy/programy do analizy danych medycznych w postawionym problemie diagnostycznym
4,5Student jest w stanie dokonać analizy porównawczej różnych podejść wykorzystywanych w procesie analizy danych medycznych
5,0Student jest w stanie przeprowadzić krytyczną analizę różnych algorytmów stosowanych do analizy danych medycznych, oceniając je z punktu widzenia adekwatności do postawionego zadania.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D17/O/2-3_U01Po zakonczeniu przedmiotu student bedzie potrafił dobrać bądź zaadoptować algorytmy służące do wstępnego przygotowania oraz przetworzenia danych zgromadzonych za pomocą sprzętu elektrodiagnostycznego, dostosowane do charakterystyki zebranych danych oraz dokonać analizy tychże danych, przygotowując w ten sposób zagregowaną informację dla właściwego diagnosty.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U04Potrafi wybrać, krytycznie ocenić przydatność i zastosować metodę i narzędzia rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
I_2A_U05Potrafi prawidłowo zaplanować, przeprowadzić eksperyment badawczy, dokonać analizy i prezentacji uzyskanych wyników
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_U11potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
T2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U16potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
T2A_U17potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
T2A_U18potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności adaptacji algorytmów przetwarzania danych do charakterystycznych cech poszczególnych grup danych medycznych.
Treści programoweT-L-2Zgromadzenie danych do analizy (z wykorzystaniem aparatu EEG lub EKG).
T-L-1Zapoznanie z zasadami działania wybranych urządzeń medycznych, w tym dokładne zapoznanie z zasadami działania elektrokardiografu lub elektroencefalografu.
T-L-3Przygotowanie danych do analizy (m.in. usunięcie artefaktów)
T-L-4Przeprowadzenie analizy zgromadzonych danych za pomocą dostępnego oprogramowania oraz własnych skryptów.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
M-3Dyskusja dydaktyczna
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Końcowe zaliczenie laboratoriów - w formie końcowego sprawozdania z przeprowadzonej analizy (pełne sprawozdanie w formie pisemnej, wyniki końcowe wraz z interpretacją i uzasadnieniem referowane w formie ustnej)
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie jest w stanie zastosować algorytmów/oprogramowania do przetworzenia danych elektrodiagnostycznych
3,0Student potrafi wybrać algorytmy/oprogramowanie odpowiednie do przetworzenia danych elektrodiagnostycznych na poszczególnych etapach przetwarzania
3,5Student potrafi dokonać analizy danych elektrodiagnostycznych za pomocą wskazanego algorytmu/oprogramowania
4,0Student potrafi zaprojektować eksperyment badawczy mający na celu zgrodmadzenie konkretnych danych elektrodiagnostycznych za pomocą wskazanego algorytmu/oprogramowania
4,5Student potrafi przeprowadzić zaplanowany eksperyment badawczy, przetworzyć dane oraz dokonać analizy uzyskanych wyników
5,0Student potrafi zaadoptować pozane algorytmy tak, żeby w większym stopniu odzwierciedlały charakterystykę analizowanych danych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D17/O/2-3_K01W trakcie przeprowadzonych zajęć student nabędzie świadomość odpowiedzialności jaka spoczywa na programiście tworzącym aplikacje wspomagające diagnostykę medyczną.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K03Rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu informacji o rozwoju i osiągnięciach nauki w zakresie informatyki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_K02ma świadomość ważności i zrozumienie pozatechnicznych aspektów i skutków działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
T2A_K07ma świadomość roli społecznej absolwenta uczelni technicznej, a zwłaszcza rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu, w szczególności poprzez środki masowego przekazu, informacji i opinii dotyczących osiągnięć techniki i innych aspektów działalności inżynierskiej; podejmuje starania, aby przekazać takie informacje i opnie w sposób powszechnie zrozumiały, z uzasadnieniem różnych punktów widzenia
Cel przedmiotuC-3Uświadomienie studentom odpowiedzialności jaka spoczywa na programiście tworzącym aplikacje wspomagające diagnostykę medyczną.
Treści programoweT-W-2Zasady weryfikacji hipotez badawczych
T-W-3Cechy sygnału EEG
T-W-1Plan oraz protokół eksperymentu medycznego.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-4Wykład problemowy
M-3Dyskusja dydaktyczna
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Końcowe zaliczenie laboratoriów - w formie końcowego sprawozdania z przeprowadzonej analizy (pełne sprawozdanie w formie pisemnej, wyniki końcowe wraz z interpretacją i uzasadnieniem referowane w formie ustnej)
S-2Ocena podsumowująca: Koncowe zaliczenie wykładu w formie ustnej lub w formie pisemnego testu złożonego z pytań otwartych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie ma świadomości odpowiedzialności spoczywającej na programiście systemów medycznych
3,0Ma świadomości odpowiedzialności spoczywającej na programiście systemów medycznych
3,5Spełnia kryteria na ocenę 3, a w tworzonej aplikacji stosuje jedynie uznane algorytmy
4,0Spełnia kryteria na ocenę 3,5 i dodatkowo jest świadomy tego, że może stworzyć jedynie aplikację doradczą, nie zaś system decyzyjny (i taką właśnie buduje)
4,5Spełnia kryteria na ocenę 4 oraz jest świadomy konieczności zabezpieczenia aplikacji przed niepowołanym dostępem
5,0Spełnia kryteria na ocene 4,5 i dodatkowo przeprowadza testy aplikacji, żeby wyeliminować jak najwięcej błędów, które mogą być bardzo kosztowne dla przyszłych diagnozowanych pacjentów