L’obiettivo del corso è quello di presentare allo studente l’utilizzo effettivo dei metodi di analisi numerica di dati e segnali all’interno di diverse applicazioni biomediche con marcato interesse per la salute e il benessere. Il corso vuole sottolineare l’importanza dell’elaborazione del dato e del segnale biomedico, partendo dagli aspetti maggiormente legati alla valutazione clinica e diagnostica ed arrivando a problematiche più attuali di analisi dell’informazione nell’interfacciamento uomo-macchina. Il corso va a richiamare brevemente i principi base di elaborazione dei segnali andando poi a coinvolgere lo studente in un’esperienza pratica di elaborazione ed applicazione del dato biomedico, portando quindi esempi di segnali biomedici notevoli (EMG, ECG, EEG, segnale vocale, movimento, etc.). Le metodologie presentate mirano ad affrontare il dato biomedico per la sua importanza sia dal punto di vista clinico-diagnostico (e.g. epilessia, disturbi del sonno, aritmie, etc.) che di interfacciamento uomo-macchina (e.g. protesi a controllo mioelettrico, gaming, applicazioni mHealth e mobile, etc). Al termine del corso lo studente potrà pertanto riportare buona padronanza nella gestione dei diversi metodi di analisi presentati ed ottima conoscenza delle possibili applicazioni biomediche di interesse negli ambiti di salute e benessere.
Il corso include nello specifico la trattazione di:
• principali segnali bioelettrici, con particolare attenzione ad elettrocardiogramma (ECG), elettromiogramma (EMG) ed elettroencefalogramma (EEG);
• segnali vocali;
• segnali legati alle metodologie di analisi del movimento umano;
• diversi metodi specifici per l'elaborazione e la classificazione di segnali biomedicali con approcci di tipo deterministico e legati all'analisi di processi stocastici.
Il corso andrà a toccare i seguenti argomenti:
• Introduzione ai principali segnali bioelettrici (ECG, EMG, EEG), cenni relativi alla loro genesi (potenziale d’azione, segnali spontanei e indotti, etc.), proprietà, classificazione, identificazione dell’informazione utile ed applicazioni specifiche cliniche e non cliniche.
• Introduzione ai segnali vocali, cenni relativi alla loro genesi, analisi, sintesi e codifica dell’informazione utile ed applicazioni specifiche.
• Introduzione all’analisi del movimento umano, cenni relativi alla tipologia di dato disponibile (coordinate, accelerazione, velocità angolare, etc.), analisi e sintesi dell’informazione utile ed applicazioni specifiche per mHealth e fitness/wellness.
• Richiami all’elaborazione di segnali deterministici ed applicazione specifica ai segnali biomedici (e.g. filtraggio segnale ECG per riduzione rumore, filtraggio per rimozione base-line and power-line, identificazione valori soglia per aritmie ventricolari critiche, filtraggio componenti continue nel segnale accelerazione, pitch detection, etc.)
• Richiami al concetto di probabilità e all’elaborazione di segnali generati da processi stocastici ed applicazione specifica ai segnali biomedici (e.g. separazione segnale ECG fetale e materno, identificazione ischemia miocardica, classificazione potenziali evocati in EEG, classificazione segnale EMG per controllo in interfacce uomo-macchina, etc.)
Le lezioni frontali vogliono coprire dal punto di vista teorico tutti gli argomenti che vengono trattati poi a livello pratico durante le esercitazioni/laboratori, fornendo le basi necessarie per capire la genesi del dato, i metodi di elaborazione e la sintesi dell’informazione necessaria all’applicazione specifica.
Testi consigliati durante il corso in aggiunta a dispense e materiale utilizzato in aula saranno resi disponibili dal docente.
Il corso si svolgerà prevalentemente in aula, mediante lezioni frontali. Gli argomenti indicati in programma saranno presentati prima in forma teorica e verranno poi sottolineati gli aspetti pratici tramite esercizi pratici. In base alla numerosità degli studenti iscritti, le ore di esercitazione/laboratorio prevedranno lo svolgimento di progetti di gruppo relativamente ad alcuni degli argomenti trattati.
• Lezioni: 30 ore
• Esercitazioni/Laboratori: 30 ore
La suddivisione del numero di ore potrà subire variazioni non significative in base alle necessità riscontrate durante lo svolgimento del corso.
L'esame consiste generalmente in una prova scritta, che incorporerà domande teoriche relative agli argomenti trattati nel corso e la discussione delle esercitazioni/laboratori e dell’eventuale progetto svolto in gruppo.
Le lezioni frontali potranno essere integrate con seminari specifici inerenti specifiche applicazioni dei sistemi discussi in aula.