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ANALYSIS OF BIOMEDICAL DATA AND SIGNALS

CODICE 80563
ANNO ACCADEMICO 2020/2021
CFU
  • 9 cfu al 1° anno di 11159 BIOENGINEERING(LM-21) - GENOVA
  • SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE ING-INF/06
    LINGUA Italiano (Inglese a richiesta)
    SEDE
  • GENOVA
  • PERIODO 1° Semestre
    MATERIALE DIDATTICO AULAWEB

    PRESENTAZIONE

    Fornisce le nozioni di base per l'analisi di dati e segnali e applicazioni pratiche per dati e segnali biomedici.

    OBIETTIVI E CONTENUTI

    OBIETTIVI FORMATIVI

    Analisi e visualizzazione dei dati. Modelli grafici statici (reti Bayesiane, regressione, analisi fattoriale, teoria della decisione e misture di Gaussiane). Modelli grafici dinamici (hidden markov models, modelli dinamici lineari). Reti neurali. Quantizzazione vettoriale e macchine a supporto vettoriale. Approccio Bayesiano al confronto fra modelli e al test di ipotesi.

    OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

    Lo scopo di questo corso è fornire agli studenti gli strumenti essenziali per l'analisi quantitativa di dati e segnali di interesse per la medicina e la biologia.

    Entro la fine del corso gli studenti saranno in grado di:

    1. Progettare e applicare metodi di analisi e modellizzazione dei dati - compresi i dati temporali (segnali) - di interesse per la medicina e la biologia
    2. Identificare l'approccio corretto (selezione del modello, identificazione del modello, visualizzazione dei dati) per uno specifico problema di analisi dei dati
    3. Utilizzare MATLAB per visualizzare correttamente ed efficacemente dati e segnali biomedici e implementare modelli di essi

    PREREQUISITI

    Non ci sono prerequisiti formali, ma il corso richiede solide basi nell'analisi matematica e nell'algebra lineare.

    MODALITA' DIDATTICHE

    Il corso è organizzato combina lezioni frontali e attività di laboratorio.

    Le lezioni frontali si concentreranno su teoria e metodi per l'analisi dei dati.

    Le attività di laboratorio si concentreranno sull'applicazione a problemi di analisi dei dati reali nel contesto della bioingegneria.

    Nell'AA 2020-2021 il corso sarà tenuto in presenza, ma tutte le lezioni e le attività di laboratorio saranno offerte anche a distanza, sia online che offline.

    PROGRAMMA/CONTENUTO

    A. Analisi e visualizzazione dei dati.  tipi di dati. Analisi come identificazione di modelli. Analisi statistica dei dati. Cosa fare e cosa non fare nella visualizzazione dei dati

    B. Stime di densità di probabilità Apprendimento senza supervisione. Modello gaussiano. Analisi delle componenti principali, analisi fattoriale, analisi delle componenti indipendenti, analisi dei cluster e algoritmo EM.

    C. Teoria delle decisioni. Teoria Bayesiana della decisione. Classificatori Bayesiani. Classificatori logistici. Modelli lineari generalizzati. Prestazioni di un classificatore: curva ROC.

    D. Reti neurali multistrato. Percettroni. Reti neurali multistrato e algoritmo della backpropagation. Progettazione di un modello di rete neurale

    E. Modelli grafici. Dati statici. Un quadro generale per la modellazione dei dati. L'algoritmo EM. Regressione, teoria delle decisioni, analisi fattoriale come modelli grafici. Modelli grafici dinamici (panoramica): dati temporali (segnali). Segnali discreti vs continui. Modelli di Markov nascosti, sistemi dinamici lineari come modelli grafici dinamici

    F. Generalizzazione. Teoria della regolarizzazione, quantizzazione vettoriale. Supportare macchine vettoriali.

    TESTI/BIBLIOGRAFIA

    Murphy, KP. Machine Learning: A Probabilistic Perspective.  MIT Press, 2012.

    .

    DOCENTI E COMMISSIONI

    Commissione d'esame

    VITTORIO SANGUINETI (Presidente)

    MAURO GIACOMINI

    MARCO MASSIMO FATO (Presidente Supplente)

    LEZIONI

    INIZIO LEZIONI

    Metà settembre 2020. Controlla il calendario dei corsi per l'orario delle lezioni

    Orari delle lezioni

    L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy.

    ESAMI

    MODALITA' D'ESAME

    1. Esame scritto (peso 50%)
    2. Project work (singoli o coppie, peso 50%)
    • Soluzione di un problema reale di analisi / elaborazione dei dati biomedici, scelta da un elenco di progetti proposti
    • Sviluppo di software per calcolo / analisi / elaborazione
    • Applicazione interattiva (MATLAB Livescript) che riporta i risultati
    • Scadenze fisse (inizio febbraio, inizio luglio)

    MODALITA' DI ACCERTAMENTO

    Il Project work sarà valutato in termini di:

    1) Documentazione (correttezza, chiarezza, sintesi, terminologia): 10 punti

    2) Implementazione (struttura e organizzazione del codice, efficienza): 10 punti

    3) Visualizzazione dei dati (qualità tecnica delle figure, adeguatezza della tecnica di visualizzazione, efficacia, chiarezza): 10 punti

    4) Bonus (2 pts max) se il report fornisce analisi aggiuntive (oltre a quelle richieste). Il bonus viene aggiunto solo se si ottiene il punteggio massimo negli altri tre criteri.

    Calendario appelli

    Data Ora Luogo Tipologia Note
    13/01/2021 09:30 GENOVA Scritto
    11/02/2021 09:30 GENOVA Scritto
    10/06/2021 09:30 GENOVA Scritto
    08/07/2021 09:30 GENOVA Scritto
    09/09/2021 09:30 GENOVA Scritto