ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2016/2017 / Wydział Informatyki / Informatyka (S2) / Sylabus przedmiotu - Analiza danych medycznych

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)

Sylabus przedmiotu Analiza danych medycznych - Przedmiot obieralny II:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia stacjonarne	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 dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	3	15	1,0	0,50	zaliczenie
laboratoria	L	3	30	1,0	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

dla tego przedmiotu nie są określone wymagania wstępne

Cele przedmiotu

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

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Zapoznanie z zasadami działania wybranych urządzeń medycznych, w tym dokładne zapoznanie z zasadami działania elektrokardiografu lub elektroencefalografu.	3
T-L-2	Zgromadzenie danych do analizy (z wykorzystaniem aparatu EEG lub EKG).	4
T-L-3	Przygotowanie skryptów do analizy zebranych danych.	8
T-L-4	Przygotowanie danych do analizy (m.in. usunięcie artefaktów)	6
T-L-5	Przeprowadzenie analizy zgromadzonych danych za pomocą dostępnego oprogramowania oraz własnych skryptów.	7
T-L-6	Zaliczenie przedmiotu.	2
		30
wykłady
T-W-1	Plan oraz protokół eksperymentu medycznego.	3
T-W-2	Zasady weryfikacji hipotez badawczych.	2
T-W-3	Cechy sygnału EEG.	2
T-W-4	Testowanie hipotez dotyczących mocy pasmowej sygnału EEG z użyciem testów t-studenta	2
T-W-5	ANOVA - układ powtórzonego pomiaru z testami post-hoc	2
T-W-6	Analiza emocji za pomocą cech sygnału EEG	2
T-W-7	Zaliczenie przedmiotu.	2
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach	30
A-L-2	Udział w konsultacjach i zaliczeniu	3
		33
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	15
A-W-2	Zapoznanie się z oprogramowaniem omawianym na wykładzie.	3
A-W-3	Nauka w domu - przegląd literatury wskazanej na wykładzie	3
A-W-4	Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu	1
		22

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena 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-2	Ocena podsumowująca: Koncowe zaliczenie wykładu w formie ustnej lub w formie pisemnego testu złożonego z pytań otwartych.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D17/O4/2-3_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_W05, I_2A_W08	T2A_W03, T2A_W04, T2A_W07	C-1	T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-3, T-W-5	M-4, M-1, M-3	S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D17/O4/2-3_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_U10, I_2A_U05, I_2A_U08	T2A_U08, T2A_U09, T2A_U11, T2A_U18	C-2	T-L-2, T-L-4, T-L-1	M-2, M-3	S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D17/O4/2-3_K01 W trakcie przeprowadzonych zajęć student nabędzie świadomość odpowiedzialności jaka spoczywa na programiście tworzącym aplikacje wspomagające diagnostykę medyczną.	I_2A_K03	T2A_K02, T2A_K07	C-3	T-W-3, T-L-1	M-4, M-1, M-3	S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D17/O4/2-3_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.	2,0	Student nie zna podstawowych pojęć z dziedziny komputerowego wspomagania diagnostyki medycznej
	3,0	Student jest w stanie zdefiniować podstawowe pojęcia z dziedziny komputerowego wspomagania diagnostyki medycznej
	3,5	Student jest w stanie opisać podstawowe algorytmy/programy do analizy danych medycznych
	4,0	Student jest w stanie zastosować zdobytą wiedzę w praktyce, czyli jest w stanie zastosować konkretne algorytmy/programy do analizy danych medycznych w postawionym problemie diagnostycznym
	4,5	Student jest w stanie dokonać analizy porównawczej różnych podejść wykorzystywanych w procesie analizy danych medycznych
	5,0	Student 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 kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D17/O4/2-3_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.	2,0	Student nie jest w stanie zastosować algorytmów/oprogramowania do przetworzenia danych elektrodiagnostycznych
	3,0	Student potrafi wybrać algorytmy/oprogramowanie odpowiednie do przetworzenia danych elektrodiagnostycznych na poszczególnych etapach przetwarzania
	3,5	Student potrafi dokonać analizy danych elektrodiagnostycznych za pomocą wskazanego algorytmu/oprogramowania
	4,0	Student potrafi zaprojektować eksperyment badawczy mający na celu zgrodmadzenie konkretnych danych elektrodiagnostycznych za pomocą wskazanego algorytmu/oprogramowania
	4,5	Student potrafi przeprowadzić zaplanowany eksperyment badawczy, przetworzyć dane oraz dokonać analizy uzyskanych wyników
	5,0	Student potrafi zaadoptować pozane algorytmy tak, żeby w większym stopniu odzwierciedlały charakterystykę analizowanych danych

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D17/O4/2-3_K01 W trakcie przeprowadzonych zajęć student nabędzie świadomość odpowiedzialności jaka spoczywa na programiście tworzącym aplikacje wspomagające diagnostykę medyczną.	2,0	Nie ma świadomości odpowiedzialności spoczywającej na programiście systemów medycznych
	3,0	Ma świadomości odpowiedzialności spoczywającej na programiście systemów medycznych
	3,5	Spełnia kryteria na ocenę 3, a w tworzonej aplikacji stosuje jedynie uznane algorytmy
	4,0	Spełnia kryteria na ocenę 3,5 i dodatkowo jest świadomy tego, że może stworzyć jedynie aplikację doradczą, nie zaś system decyzyjny (i taką właśnie buduje)
	4,5	Spełnia kryteria na ocenę 4 oraz jest świadomy konieczności zabezpieczenia aplikacji przed niepowołanym dostępem
	5,0	Spełnia 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

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

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Zapoznanie z zasadami działania wybranych urządzeń medycznych, w tym dokładne zapoznanie z zasadami działania elektrokardiografu lub elektroencefalografu.	3
T-L-2	Zgromadzenie danych do analizy (z wykorzystaniem aparatu EEG lub EKG).	4
T-L-3	Przygotowanie skryptów do analizy zebranych danych.	8
T-L-4	Przygotowanie danych do analizy (m.in. usunięcie artefaktów)	6
T-L-5	Przeprowadzenie analizy zgromadzonych danych za pomocą dostępnego oprogramowania oraz własnych skryptów.	7
T-L-6	Zaliczenie przedmiotu.	2
		30

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Plan oraz protokół eksperymentu medycznego.	3
T-W-2	Zasady weryfikacji hipotez badawczych.	2
T-W-3	Cechy sygnału EEG.	2
T-W-4	Testowanie hipotez dotyczących mocy pasmowej sygnału EEG z użyciem testów t-studenta	2
T-W-5	ANOVA - układ powtórzonego pomiaru z testami post-hoc	2
T-W-6	Analiza emocji za pomocą cech sygnału EEG	2
T-W-7	Zaliczenie przedmiotu.	2
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach	30
A-L-2	Udział w konsultacjach i zaliczeniu	3
		33

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	15
A-W-2	Zapoznanie się z oprogramowaniem omawianym na wykładzie.	3
A-W-3	Nauka w domu - przegląd literatury wskazanej na wykładzie	3
A-W-4	Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu	1
		22

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D17/O4/2-3_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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W05	Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W08	Ma rozszerzoną wiedzę o podstawowych zadaniach eksploracji i analizy danych zarówno ilościowych jak i jakościowych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_W03	ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T2A_W04	ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T2A_W07	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z charakterystycznymi cechami danych medycznych, sprzętem służącym do ich pobierania oraz metodami służącymi do ich przetwarzania.
Treści programowe	T-W-1	Plan oraz protokół eksperymentu medycznego.
	T-W-2	Zasady weryfikacji hipotez badawczych.
	T-W-4	Testowanie hipotez dotyczących mocy pasmowej sygnału EEG z użyciem testów t-studenta
	T-W-3	Cechy sygnału EEG.
	T-W-5	ANOVA - układ powtórzonego pomiaru z testami post-hoc
Metody nauczania	M-4	Wykład problemowy
	M-1	Wykład informacyjny
	M-3	Dyskusja dydaktyczna
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Koncowe zaliczenie wykładu w formie ustnej lub w formie pisemnego testu złożonego z pytań otwartych.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie zna podstawowych pojęć z dziedziny komputerowego wspomagania diagnostyki medycznej
	3,0	Student jest w stanie zdefiniować podstawowe pojęcia z dziedziny komputerowego wspomagania diagnostyki medycznej
	3,5	Student jest w stanie opisać podstawowe algorytmy/programy do analizy danych medycznych
	4,0	Student jest w stanie zastosować zdobytą wiedzę w praktyce, czyli jest w stanie zastosować konkretne algorytmy/programy do analizy danych medycznych w postawionym problemie diagnostycznym
	4,5	Student jest w stanie dokonać analizy porównawczej różnych podejść wykorzystywanych w procesie analizy danych medycznych
	5,0	Student jest w stanie przeprowadzić krytyczną analizę różnych algorytmów stosowanych do analizy danych medycznych, oceniając je z punktu widzenia adekwatności do postawionego zadania.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D17/O4/2-3_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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U10	Potrafi wykorzystywać oprogramowanie wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów
	I_2A_U05	Potrafi prawidłowo zaplanować, przeprowadzić eksperyment badawczy, dokonać analizy i prezentacji uzyskanych wyników
	I_2A_U08	Potrafi wykorzystywać narzędzia sprzętowo-programowe wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_U08	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	T2A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
	T2A_U11	potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
	T2A_U18	potrafi 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 przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności adaptacji algorytmów przetwarzania danych do charakterystycznych cech poszczególnych grup danych medycznych.
Treści programowe	T-L-2	Zgromadzenie danych do analizy (z wykorzystaniem aparatu EEG lub EKG).
	T-L-4	Przygotowanie danych do analizy (m.in. usunięcie artefaktów)
	T-L-1	Zapoznanie z zasadami działania wybranych urządzeń medycznych, w tym dokładne zapoznanie z zasadami działania elektrokardiografu lub elektroencefalografu.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
Metody nauczania	M-3	Dyskusja dydaktyczna
Sposób oceny	S-1	Ocena 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 oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie jest w stanie zastosować algorytmów/oprogramowania do przetworzenia danych elektrodiagnostycznych
	3,0	Student potrafi wybrać algorytmy/oprogramowanie odpowiednie do przetworzenia danych elektrodiagnostycznych na poszczególnych etapach przetwarzania
	3,5	Student potrafi dokonać analizy danych elektrodiagnostycznych za pomocą wskazanego algorytmu/oprogramowania
	4,0	Student potrafi zaprojektować eksperyment badawczy mający na celu zgrodmadzenie konkretnych danych elektrodiagnostycznych za pomocą wskazanego algorytmu/oprogramowania
	4,5	Student potrafi przeprowadzić zaplanowany eksperyment badawczy, przetworzyć dane oraz dokonać analizy uzyskanych wyników
	5,0	Student potrafi zaadoptować pozane algorytmy tak, żeby w większym stopniu odzwierciedlały charakterystykę analizowanych danych

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D17/O4/2-3_K01	W trakcie przeprowadzonych zajęć student nabędzie świadomość odpowiedzialności jaka spoczywa na programiście tworzącym aplikacje wspomagające diagnostykę medyczną.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_K03	Rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu informacji o rozwoju i osiągnięciach nauki w zakresie informatyki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_K02	ma 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_K07	ma 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 przedmiotu	C-3	Uświadomienie studentom odpowiedzialności jaka spoczywa na programiście tworzącym aplikacje wspomagające diagnostykę medyczną.
Treści programowe	T-W-3	Cechy sygnału EEG.
Treści programowe	T-L-1	Zapoznanie z zasadami działania wybranych urządzeń medycznych, w tym dokładne zapoznanie z zasadami działania elektrokardiografu lub elektroencefalografu.
Metody nauczania	M-4	Wykład problemowy
	M-1	Wykład informacyjny
	M-3	Dyskusja dydaktyczna
Sposób oceny	S-1	Ocena 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)
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Koncowe zaliczenie wykładu w formie ustnej lub w formie pisemnego testu złożonego z pytań otwartych.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Nie ma świadomości odpowiedzialności spoczywającej na programiście systemów medycznych
	3,0	Ma świadomości odpowiedzialności spoczywającej na programiście systemów medycznych
	3,5	Spełnia kryteria na ocenę 3, a w tworzonej aplikacji stosuje jedynie uznane algorytmy
	4,0	Spełnia kryteria na ocenę 3,5 i dodatkowo jest świadomy tego, że może stworzyć jedynie aplikację doradczą, nie zaś system decyzyjny (i taką właśnie buduje)
	4,5	Spełnia kryteria na ocenę 4 oraz jest świadomy konieczności zabezpieczenia aplikacji przed niepowołanym dostępem
	5,0	Spełnia kryteria na ocene 4,5 i dodatkowo przeprowadza testy aplikacji, żeby wyeliminować jak najwięcej błędów, które mogą być bardzo kosztowne dla przyszłych diagnozowanych pacjentów