Spezielle Verfahren der Biosignalverarbeitung - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau

Die Interaktiven Studienpläne sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.

Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).

Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.

Bitte beachten Sie, dass auf dieser Seite keine Aktualisierungen mehr vorgenommen werden. Alle Module und Studienpläne ab der PO-Version 2021 (Bachelor- und Master-Studiengänge) sind ab sofort im Campus-Portal erreichbar.

Modulinformationen zu Spezielle Verfahren der Biosignalverarbeitung im Studiengang Master Biomedizinische Technik 2021
Modulnummer	200137
Prüfungsnummer	2200832
Fakultät	Fakultät für Informatik und Automatisierung
Fachgebietsnummer	2222 (Biosignalverarbeitung)
Modulverantwortliche(r)	Prof. Dr. Patrique Fiedler
Turnus	Wintersemester
Sprache	Deutsch
Leistungspunkte	5
Präsenzstudium (h)	34
Selbststudium (h)	116
Verpflichtung	Wahlmodul
Abschluss	mündliche Prüfungsleistung, 30 Minuten
Details zum Abschluss
Link zum Moodle-Kurs	https://moodle.tu-ilmenau.de/enrol/index.php?id=3841
Lehrende	Prof. Dr.-Ing. habil. Peter Husar; Jun.-Prof. Dr.-Ing. Patrique Fiedler
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse	- Signale und Systeme - Biosignalverarbeitung 1 - Biosignalverarbeitung 2 - Biostatistik - Anatomie und Physiologie - Elektro- und Neurophysiologie
Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen	Fachkompetenz: Die Studierenden kennen inhaltliche Details von relevanten ausgewählten Verfahren hinsichtlich der Signaleigenschaften und der Ergebnisse vor allem in Bezug auf diagnostische bzw. therapeutische Ziele. Sie kennen die sachlichen Vorteile im Vergleich zum etablierten Stand in der Klinik. Methodenkompetenz: Die Studierenden sind in der Lage, methodisch die Biosignalverarbeitung auch und vor allem in der Praxis kompetent weit über den üblichen Stand hinausgehend zu analysieren, die Biosignale zu verarbeiten und darauf aufbauend eine verlässliche Basis für die Diagnoseerstellung zu liefern. Sozialkompetenz: Die Studierenden gewinnen in Diskussionen in der Vorlesung und vor allem in der Übung einen realistischen Blick und eine kritische Sicht auf die speziellen Verfahren, durch die sie in der klinischen Forschung und Routine einen Kompetenzvorteil vorzeigen können. Dabei können Sie die Meinung anderer Kommilitonen würdigen.
Inhalt	- Independent Component Analysis - Matching Pursuit - Tensorbasierte Datenzerlegung - Statistiken und Spektren höherer Ordnung - Zustandsmodelle - Multipolbasierte Datenzerlegung
Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form	Folien mit Beamer für die Vorlesung, Tafel, Computersimulationen.
Literatur	1. Durka, P: Matching Pursuit and Unification in EEG Analysis. Artech House Inc; April 2007 2. Nikias, C.L., Petropolu, A.P.: Higher-Order Spectra Analysis. PTR Prentice-Hall Inc., 1993 3. Hyvärinen, A., Karhunen, J., Oja, E.: Independent Component Analysis, John Wiley @ Sons, 2001 4. Bronzino, J. D. (Ed.): The Biomedical Engineering Handbook, Vol. I + II, 2nd ed., CRC Press, Boca Raton 2000 5. Husar, P.: Biosignalverarbeitung, Springer, 2010 6. Proakis, J.G, Manolakis, D.G.: Digital Signal Processing, Pearson Prentice Hall, 2007
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