Signal Processing and AI in Medical Technology - Interactive curriculae of TU Ilmenau
The interactive curriculae provide information on the degree programmes offered by the TU Ilmenau.
Please refer to the respective study and examination rules and regulations for the legally binding curricula (Annex Curriculum).
You can find all details on planned lectures and classes in the course catalogue.
Please note that this page is no longer updated. All modules and study plans from PO version 2021 onwards (Bachelor and Master study programs) are now available on the Campus Portal.
| module properties Signal Processing and AI in Medical Technology in degree program Master Biomedizinische Technik 2021 | |
|---|---|
| module number | 201387 |
| examination number | 2200915 |
| department | Department of Computer Science and Automation |
| ID of group | 2225 (Data Processing in the Life Sciences) |
| module leader | Prof. Dr. Patrique Fiedler |
| term | winter term only |
| language | Deutsch |
| credit points | 5 |
| on-campus program (h) | 34 |
| self-study (h) | 116 |
| obligation | elective module |
| exam | written examination performance, 90 minutes |
| details of the certificate | |
| link to Moodle course | |
| teacher | Prof. Dr. Patrique Fiedler |
| signup details for alternative examinations | |
| maximum number of participants | |
| previous knowledge and experience | - Signale und Systeme - Biosignalverarbeitung - Grundlagen der Statistik - Anatomie und Physiologie - Elektro- und Neurophysiologie - Grundlagen der Messelektronik |
| learning outcome | Die Studierenden kennen Messsysteme, Signaleigenschaften und technologische Lösungen von ausgewählten Bereichen der Diagnostik und der Therapie, wie Messung der Elektrographie, Sauerstoffsättigung, Bioimpedanz, elektrische Stromtherapie. . Die Studierenden sind in der Lage, spezielle Methoden der Signalverarbeitung, -analyse und der Detektion, inkl. ausgewählten KI-basierten Verfahren, auf interdisziplinären Gebieten der Biosignalverarbeitung anzuwenden und bei Bedarf anzupassen sowie zu entwickeln. . Die Studierenden besitzen fachspezifische Kompetenzen, die sie in Lehrveranstaltungen, insbesondere in den Übungen, im Team durch Diskussion und experimentelle Untersuchungen an realen Biosignalen erworben haben. |
| content | Theorie, Methodik und Lösungsansätze zur pulsoximetrischen Bestimmung der Sauerstoffsättigung im Blut, SpO2 . Elektrographie: Übersicht über elektrographische Aufnahmemethoden, Messprinzipien, Signalanalyse und diagnostische Wertigkeit: EGG, EOlfG, GEP, ECochG, EHG . EKG: Ableitung, Verarbeitung, computergestützte Signaldetektion und Kurvenvermessung, pathologische Muster und Diagnosevorschlag . Bioimpedanz: Theorie und Methodik der elektrisch basierten messtechnischen Erfassung, Aspekte des Messaufbaus, Aufnahme und Auswertung der plethysmographischen Kurve . Detektion von Biosignalen: Theorie der Signaldetektion, Energie- und Matched Detektor, Klassifikationsverfahren mittels KI, Applikationsbeispiele auf EEG und EKG . Elektrotherapie: Wirkung des niederfrequenten und des hochfrequenten elektrischen Stromes . Signalformen für die Elektrotherapie: Galvanisation, Iontophorese, Diadynamik, Hochvoltstrom, TENS, . faradische Ströme, Elektrodenanlagen und -techniken. |
| media of instruction and technical requirements for education and examination in case of online participation | Folien mit Beamer für die Vorlesung, Tafel, Computersimulationen. Whiteboard und Computing Cabinet im Seminar. |
| literature / references | Bronzino, J. D. (Ed.): The Biomedical Engineering Handbook, Vol. I + II, 2nd ed., CRC Press, Boca Raton 2000 2. Husar, P.: Electrical Biosignals in Biomedical Engineering , Springer, 2023, 1st edition. 3. Akay M.: Time-Frequency and Wavelets in Biomedical Signal Processing. IEEE Press, 1998 4. Bendat J., Piersol A.: Measurement and Analysis of Random Data. John Wiley, 1986. 5. Proakis, J.G, Manolakis, D.G.: Digital Signal Processing, Pearson Prentice Hall, 2007 |
| evaluation of teaching | |