Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N1)

Sylabus przedmiotu Analiza danych medycznych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Analiza danych medycznych
Specjalność systemy komputerowe i oprogramowanie
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
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 8 Grupa obieralna 6

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW8 10 0,80,62zaliczenie
laboratoriaL8 10 1,20,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość treści z przedmiotu "Analiza danych i uczenie maszynowe"

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.2
T-L-2Zgromadzenie danych do analizy (z wykorzystaniem aparatu EEG lub EKG).1
T-L-3Przygotowanie danych do analizy (m.in. usunięcie artefaktów)2
T-L-4Przeprowadzenie analizy zgromadzonych danych za pomocą dostępnego oprogramowania oraz własnych skryptów.4
T-L-5Zaliczenie przedmiotu.1
10
wykłady
T-W-1Protokół eksperymentu medycznego.2
T-W-2Zasady rejestracji sygnału EEG.2
T-W-3Podstawowe artefakty występujące w sygnale EEG.2
T-W-4Wyznaczenie mocy pasmowej sygnału.2
T-W-5Zaliczenie przedmiotu.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych.4
A-L-3Przygotowanie sprawozdań z laboratoriów.6
A-L-4Udział w konsultacjach do laboratorium.2
A-L-5Końcowe opracowanie wniosków przeprowadzonej analizy.5
A-L-6Przygotowanie sie do wykorzystania oprogramowania omawianego w wykładzie6
A-L-7Udział w konsultacjach do laboratorium i zaliczeniu2
35
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu2
A-W-3Zapoznanie się z oprogramowaniem omawianym na wykładzie.3
A-W-4Nauka w domu - przegląd literatury wskazanej na wykładzie.4
A-W-5Przygotowanie do zaliczenia3
A-W-6Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu i zaliczeniu formy zajęć2
24

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 kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O6/12_W01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie opisać i wyjaśnić podstawowe zasady stosowane podczas rejestracji sygnałów elektroencefalograficznych; wskazać charakterystyczne cechy podstawowych artefaktów zakłócających rejestrację tego rodzaju sygnałów; wyjaśnić podstawowe pojęcia związane z elektrodiagnostyką; opisać działanie podstawowych algorytmów stosowanych do opisu i analizy danych elektroencefalograficznych.
I_1A_W17, I_1A_W16C-1T-W-4, T-W-1, T-W-3, T-W-2M-1, M-3, M-4, M-2S-2, S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O6/12_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_1A_U19, I_1A_U15C-2T-L-1, T-L-4, T-L-3, T-L-2M-3, M-2S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O6/12_K01
W trakcie przeprowadzonych zajęć student nabędzie świadomość odpowiedzialności jaka spoczywa na programiście tworzącym aplikacje wspomagające diagnostykę medyczną.
I_1A_K07C-3T-W-4, T-W-1, T-W-3, T-W-2M-1, M-3, M-4S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/12_W01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie opisać i wyjaśnić podstawowe zasady stosowane podczas rejestracji sygnałów elektroencefalograficznych; wskazać charakterystyczne cechy podstawowych artefaktów zakłócających rejestrację tego rodzaju sygnałów; wyjaśnić podstawowe pojęcia związane z elektrodiagnostyką; opisać działanie podstawowych algorytmów stosowanych do opisu i analizy danych elektroencefalograficznych.
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_1A_O6/12_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_1A_O6/12_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.2
T-L-2Zgromadzenie danych do analizy (z wykorzystaniem aparatu EEG lub EKG).1
T-L-3Przygotowanie danych do analizy (m.in. usunięcie artefaktów)2
T-L-4Przeprowadzenie analizy zgromadzonych danych za pomocą dostępnego oprogramowania oraz własnych skryptów.4
T-L-5Zaliczenie przedmiotu.1
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Protokół eksperymentu medycznego.2
T-W-2Zasady rejestracji sygnału EEG.2
T-W-3Podstawowe artefakty występujące w sygnale EEG.2
T-W-4Wyznaczenie mocy pasmowej sygnału.2
T-W-5Zaliczenie przedmiotu.2
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych.4
A-L-3Przygotowanie sprawozdań z laboratoriów.6
A-L-4Udział w konsultacjach do laboratorium.2
A-L-5Końcowe opracowanie wniosków przeprowadzonej analizy.5
A-L-6Przygotowanie sie do wykorzystania oprogramowania omawianego w wykładzie6
A-L-7Udział w konsultacjach do laboratorium i zaliczeniu2
35
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu2
A-W-3Zapoznanie się z oprogramowaniem omawianym na wykładzie.3
A-W-4Nauka w domu - przegląd literatury wskazanej na wykładzie.4
A-W-5Przygotowanie do zaliczenia3
A-W-6Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu i zaliczeniu formy zajęć2
24
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/12_W01W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie opisać i wyjaśnić podstawowe zasady stosowane podczas rejestracji sygnałów elektroencefalograficznych; wskazać charakterystyczne cechy podstawowych artefaktów zakłócających rejestrację tego rodzaju sygnałów; wyjaśnić podstawowe pojęcia związane z elektrodiagnostyką; opisać działanie podstawowych algorytmów stosowanych do opisu i analizy danych elektroencefalograficznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W17zna podstawowe metody gromadzenia i przetwarzania danych i informacji
I_1A_W16ma wiedzę dotyczącą możliwości zastosowania informatyki w różnych dziedzinach aktywności ludzkiej (np. w przemyśle, zarządzaniu i medycynie)
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z charakterystycznymi cechami danych medycznych, sprzętem służącym do ich pobierania oraz metodami służącymi do ich przetwarzania.
Treści programoweT-W-4Wyznaczenie mocy pasmowej sygnału.
T-W-1Protokół eksperymentu medycznego.
T-W-3Podstawowe artefakty występujące w sygnale EEG.
T-W-2Zasady rejestracji sygnału EEG.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-3Dyskusja dydaktyczna
M-4Wykład problemowy
M-2Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Koncowe zaliczenie wykładu w formie ustnej lub w formie pisemnego testu złożonego z pytań otwartych.
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)
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_1A_O6/12_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_1A_U19ma umiejętność wyboru algorytmu i struktur danych do rozwiązania określonego zadania inżynierskiego
I_1A_U15potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów inżynierskich
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności adaptacji algorytmów przetwarzania danych do charakterystycznych cech poszczególnych grup danych medycznych.
Treści programoweT-L-1Zapoznanie z zasadami działania wybranych urządzeń medycznych, w tym dokładne zapoznanie z zasadami działania elektrokardiografu lub elektroencefalografu.
T-L-4Przeprowadzenie analizy zgromadzonych danych za pomocą dostępnego oprogramowania oraz własnych skryptów.
T-L-3Przygotowanie danych do analizy (m.in. usunięcie artefaktów)
T-L-2Zgromadzenie danych do analizy (z wykorzystaniem aparatu EEG lub EKG).
Metody nauczaniaM-3Dyskusja dydaktyczna
M-2Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
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_1A_O6/12_K01W trakcie przeprowadzonych zajęć student nabędzie świadomość odpowiedzialności jaka spoczywa na programiście tworzącym aplikacje wspomagające diagnostykę medyczną.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_K07rozumie społeczny i zawodowy kontekst informatyki oraz związanych z nim aspektów prawnych i etycznych
Cel przedmiotuC-3Uświadomienie studentom odpowiedzialności jaka spoczywa na programiście tworzącym aplikacje wspomagające diagnostykę medyczną.
Treści programoweT-W-4Wyznaczenie mocy pasmowej sygnału.
T-W-1Protokół eksperymentu medycznego.
T-W-3Podstawowe artefakty występujące w sygnale EEG.
T-W-2Zasady rejestracji sygnału EEG.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-3Dyskusja dydaktyczna
M-4Wykład problemowy
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Koncowe zaliczenie wykładu w formie ustnej lub w formie pisemnego testu złożonego z pytań otwartych.
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)
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