Detail předmětu

Nové trendy v analýze a klasifikaci biomedicínských dat

FEKT-DBT2Ak. rok: 2019/2020

Časově-frekvenční a časově-měřítková analýza signálů, analýza hlavních komponent (PCA), analýza nezávislých komponent (ICA), bayesovské klasifikátory, lineární a nelineární klasifikátory, metody shlukové analýzy, fuzzy klasifikátory, fuzzy inference

Výsledky učení předmětu

Absolvováním předmětu by posluchači měli získat přehled v oblasti metod časově-frekvenční analýzy signálů, seznámí se s principy a možnostmi využití PCA a ICA. Dále se seznámí s metodami i algoritmy klasifikace a shlukové analýzy a možnostmi jejich využití při zpracování medicínských dat.

Prerekvizity

Základy teorie zpracování signálů, základy shlukové analýzy, základy teorie fuzzy množin.

Doporučená nebo povinná literatura

Norden E. Huang et al., The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis, Proc. Roy. Soc. London 454 (1998) 903–995. (EN)
Norden E. Huang et al. On Instantaneous Frequency, Advances in Adaptive Data Analysis, World Scientific Publishing Company ,Vol. 1, No. 2 (2009), 177–229 (EN)
Eivind Kvedalen, Signal processing using the Teager Energy Operator and other nonlinear operators, Cand. Scient Thesis, Univ. of Oslo, May 2003. (EN)
Yu-Hsiang Wang, The Tutorial: S Transform, National Taiwan University, Taipei, ROC, 2010, pp. 1-23. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.694.8727&rep=rep1&type=pdf (EN)

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Metody vyučování zahrnují přednášky a cvičení na počítači. Předmět využívá e-learning. Student odevzdává jeden samostatný projekt.

Způsob a kritéria hodnocení

Hodnocení předmětu je každoročně aktualizováno vyhláškou garanta.

Jazyk výuky

čeština

Osnovy výuky

1. Metody časově-frekvenční analýzy
2. Časově-měřítková analýza s využitím spojitých vlnkových transformací
3. Analýza hlavních komponent (PCA)
4. Analýza nezávislých komponent (ICA)
5. Klasifikátory založené na bayesovském rozhodování
6. Lineární klasifikátory
7. Nelineární klasifikátory
8. Sekvenční metody shlukové analýzy
9. Hierarchické metody shlukové analýzy
10. Centroidní shlukování
11. Fuzzy klasifikace a fuzzy shlukování
12. Inference a fuzzy systémy

Cíl

Cílem předmětu je poskytnout přehled o metodách časově-frekvenční analýzy signálů, seznámení se s principy a využitím PCA a ICA. V oblasti klasifikace se předmět zaměří na statistické, lineární a nelineární klasifikátory, metody shlukování, fuzzy klasifikátory, fuzzy shlukování a fuzzy inferenci.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program BTB-PP doktorský

    obor PP-BTB , 1. ročník, letní semestr, 4 kredity, volitelný oborový

  • Program BTB-PK doktorský

    obor PK-BTB , 1. ročník, letní semestr, 4 kredity, volitelný oborový

Typ (způsob) výuky

 

Seminář

39 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor