Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: systemy komputerowe i technologie mobilne

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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL3 30 1,00,50zaliczenie
wykładyW3 15 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).4
T-L-3Przygotowanie skryptów do analizy zebranych danych.8
T-L-4Przygotowanie danych do analizy (m.in. usunięcie artefaktów)6
T-L-5Przeprowadzenie analizy zgromadzonych danych za pomocą dostępnego oprogramowania oraz własnych skryptów.7
T-L-6Zaliczenie przedmiotu.2
30
wykłady
T-W-1Plan oraz protokół eksperymentu medycznego.3
T-W-2Zasady weryfikacji hipotez badawczych.2
T-W-3Cechy sygnału EEG.2
T-W-4Testowanie hipotez dotyczących mocy pasmowej sygnału EEG z użyciem testów t-studenta2
T-W-5ANOVA - układ powtórzonego pomiaru z testami post-hoc2
T-W-6Analiza emocji za pomocą cech sygnału EEG2
T-W-7Zaliczenie przedmiotu.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
30
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Zapoznanie się z oprogramowaniem omawianym na wykładzie.7
A-W-3Nauka w domu - przegląd literatury wskazanej na wykładzie5
A-W-4Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu1
28

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/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_W08C-1T-W-2, T-W-4, T-W-5, T-W-3, T-W-1M-4, M-1, 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/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_U05, I_2A_U08, I_2A_U10C-2T-L-2, T-L-1, 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/O4/2-3_K01
W trakcie przeprowadzonych zajęć student nabędzie świadomość odpowiedzialności jaka spoczywa na programiście tworzącym aplikacje wspomagające diagnostykę medyczną.
I_2A_K03C-3T-W-3, T-L-1M-4, M-1, M-3S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium 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.
2,0Student 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/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.
2,0Student 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/O4/2-3_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).4
T-L-3Przygotowanie skryptów do analizy zebranych danych.8
T-L-4Przygotowanie danych do analizy (m.in. usunięcie artefaktów)6
T-L-5Przeprowadzenie analizy zgromadzonych danych za pomocą dostępnego oprogramowania oraz własnych skryptów.7
T-L-6Zaliczenie przedmiotu.2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Plan oraz protokół eksperymentu medycznego.3
T-W-2Zasady weryfikacji hipotez badawczych.2
T-W-3Cechy sygnału EEG.2
T-W-4Testowanie hipotez dotyczących mocy pasmowej sygnału EEG z użyciem testów t-studenta2
T-W-5ANOVA - układ powtórzonego pomiaru z testami post-hoc2
T-W-6Analiza emocji za pomocą cech sygnału EEG2
T-W-7Zaliczenie przedmiotu.2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Zapoznanie się z oprogramowaniem omawianym na wykładzie.7
A-W-3Nauka w domu - przegląd literatury wskazanej na wykładzie5
A-W-4Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu1
28
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D17/O4/2-3_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_W05Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
I_2A_W08Ma rozszerzoną wiedzę o podstawowych zadaniach eksploracji i analizy danych zarówno ilościowych jak i jakościowych
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-4Testowanie hipotez dotyczących mocy pasmowej sygnału EEG z użyciem testów t-studenta
T-W-5ANOVA - układ powtórzonego pomiaru z testami post-hoc
T-W-3Cechy sygnału EEG.
T-W-1Plan oraz protokół eksperymentu medycznego.
Metody nauczaniaM-4Wykład problemowy
M-1Wykład informacyjny
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/O4/2-3_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_U05Potrafi prawidłowo zaplanować, przeprowadzić eksperyment badawczy, dokonać analizy i prezentacji uzyskanych wyników
I_2A_U08Potrafi wykorzystywać narzędzia sprzętowo-programowe wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
I_2A_U10Potrafi wykorzystywać oprogramowanie wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów
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-4Przygotowanie danych do analizy (m.in. usunięcie artefaktów)
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/O4/2-3_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
Cel przedmiotuC-3Uświadomienie studentom odpowiedzialności jaka spoczywa na programiście tworzącym aplikacje wspomagające diagnostykę medyczną.
Treści programoweT-W-3Cechy sygnału EEG.
T-L-1Zapoznanie z zasadami działania wybranych urządzeń medycznych, w tym dokładne zapoznanie z zasadami działania elektrokardiografu lub elektroencefalografu.
Metody nauczaniaM-4Wykład problemowy
M-1Wykład informacyjny
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