Biosignal Processing 2 - Interactive curriculae of TU Ilmenau

Das Modul Biosignalverarbeitung 2 mit der Prüfungsnummer 220478 schließt mit folgenden Leistungen ab:

• schriftliche Prüfungsleistung über 90 Minuten mit einer Wichtung von 76% (Prüfungsnummer: 2200798)
• Studienleistung mit einer Wichtung von 24% (Prüfungsnummer: 2200799)

Details zum Abschluss Teilleistung 2:

Zur Durchführung von Laborversuchen ist in jedem Semester eine aktenkundige Belehrung notwendig.

Praktikumsversuche EKG, EEG, EMG

Note ergibt sich aus Protokoll und Gespräch

Prof. Dr.-Ing. Patrique Fiedler

- Signale und Systeme

- Biosignalverarbeitung 1

- Biostatistik

- Elektro- und Neurophysiologie

- Elektrische Messtechnik

- Prozessmess- und Sensortechnik

• Fachkompetenz: Die Studierenden kennen die Biosignale und ihre Eigenschaften im dynamischen Zeit-Frequenz-Verbundbereich, im Raum-Zeit-Verbundbereich sowie die Eigenschaften verschiedener Ableitungsreferenzen, ihre Theorie und Eigenschaften im realen Bereich. Sie kennen die Eigenschaften von 2D- und 3D- Aktivitätsmaps sowie von Ähnlichkeitsrepräsentationen. Sie kennen praktische Rahmen- und Applikationsbedingungen im experimentellen Labor sowie in der Klinik.
• Methodenkompetenz: Die Studierenden sind in der Lage, für eine konkrete Aufgabe der Biosignalverarbeitung und/oder -analyse eine geeignete Methode aus dem Bereich der Zeit-Frequenz-Analyse und/oder der Raum-Zeit-Analyse auszuwählen, ihre Wirksamkeit zu prüfen und zu bewerten sowie diese an die spezifischen Anforderungen anzupassen. Nach Absolvieren der Praktika sind sie in der Lage, elektrische Biosignale (EEG, EKG) in realen Messanordnungen experimentell zu erfassen und die Eigenschaften der Signale und Messsysteme zu analysieren. Sie können erlernte Methoden hinsichtlich ihrer Eignung für die Therapie und Diagnostik beurteilen. Die Studierenden sind in der Lage, eigene Erfassungs- und Analysesysteme an praktischen Aufbauten und Entwicklungssystemen (Embedded System, FPGA, Analogelektronik) zu konstruieren.
• Sozialkompetenz: Die Studierenden sind in der
  Lage, Aufgaben zur Erfassung und Analyse von Biosignalen in Gruppen zu lösen
  und dabei ihre eigene Meinung klar und strukturiert zu vertreten, sowie die
  Beiträge anderer Studierender wert zu schätzen. Sie sind durch die Praktika in
  der Lage, Zusammenarbeit zu koordinieren und Arbeiten sinnvoll aufzuteilen.

- Zeitvariante Verteilungen: Signaldynamik, Instationarität, zeitliche und spektrale Auflösung

- Methodik: lineare und quadratische Zeit-Frequenz-Analysemethoden

- Wignerbasierte Verteilungen

- Lineare zeitvariable Filter

- Signalverarbeitung in Raum-Zeit, Array Signal Processing: Theorie des Beamforming, Praktikable   Ansätze für Beamforming, räumliche Filterung, adaptive Beamformer

- Ableitungsreferenzen

- Topographie und Mapping räumlicher Biosignale

- Signalzerlegung: Orthogonale PCA, Unabhängige ICA

- Artefakterkennung und -elimination in verschiedenen Signaldomänen: Zeit, Frequenz, Raum, Verbunddomänen, Adaptive Filter in Zeit und Raum

- EKG: Entstehung, Ausbreitung, physiologische und pathologische Muster, Diagnostik, automatisierte Detektion, Applikation

- Ähnlichkeitsmaße und Vergleich in Zeit, Frequenz und Raum

Praktikumsversuche

- EKG-Signalanalyse

- EMG-Signalanalyse

- EEG-Signalanalyse

Folien mit Beamer für die Vorlesung, Tafel, Computersimulationen. Whiteboard und rechentechnisches Kabinett für das Seminar

1. Bronzino, J. D. (Ed.): The Biomedical Engineering Handbook, Vol. I + II, 2nd ed., CRC Press, Boca Raton 2000

2. Husar, P.: Biosignalverarbeitung, Springer, 2010

3. Akay M.: Time Frequency and Wavelets in Biomedical Signal Proessing. IEEE Press, 1998

4. Bendat J., Piersol A.: Measurement and Analysis of Random Data. John Wiley, 1986

5. Hofmann R.: Signalanalyse und -erkennung. Springer Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, 1998

6. Hutten H.: Biomedizinische Technik Bd.1 u. 3. Springer Verlag, New York, Berlin, Heidelberg, 1992

7. Proakis, J.G, Manolakis, D.G.: Digital Signal Processing, Pearson Prentice Hall, 2007