Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: inżynieria oprogramowania
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 | nauki techniczne | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Analiza danych medycznych - Przedmiot obieralny II | ||
| Specjalność | grafika komputerowa i systemy multimedialne | ||
| 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 | 11 | Grupa obieralna | 2 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
dla tego przedmiotu nie są określone wymagania wstępneCele 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 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Zapoznanie się z oprogramowaniem omawianym na wykładzie. | 7 |
| A-W-3 | Nauka w domu - przegląd literatury wskazanej na wykładzie | 5 |
| A-W-4 | Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu | 1 |
| 28 | ||
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 | — | 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 | — | 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 | — | 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