Signalverarbeitung und KI in der Medizintechnik - 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 Signalverarbeitung und KI in der Medizintechnik im Studiengang Master Biomedizinische Technik 2021 | |
|---|---|
| Modulnummer | 201387 |
| Prüfungsnummer | 2200915 |
| Fakultät | Fakultät für Informatik und Automatisierung |
| Fachgebietsnummer | 2225 (JP Datenanalyse in den Lebenswissenschaften) |
| Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Patrique Fiedler |
| Turnus | Wintersemester |
| Sprache | Deutsch |
| Leistungspunkte | 5 |
| Präsenzstudium (h) | 34 |
| Selbststudium (h) | 116 |
| Verpflichtung | Wahlmodul |
| Abschluss | schriftliche Prüfungsleistung, 90 Minuten |
| Details zum Abschluss | |
| Link zum Moodle-Kurs | |
| Lehrende | Prof. Dr. Patrique Fiedler |
| Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | |
| max. Teilnehmerzahl | |
| Vorkenntnisse | - Signale und Systeme - Biosignalverarbeitung - Grundlagen der Statistik - Anatomie und Physiologie - Elektro- und Neurophysiologie - Grundlagen der Messelektronik |
| Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen | 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. |
| Inhalt | 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. |
| Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form | Folien mit Beamer für die Vorlesung, Tafel, Computersimulationen. Whiteboard und Computing Cabinet im Seminar. |
| Literatur | 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 |
| Lehrevaluation | |