Detail předmětu

Speciální měřicí metody

FEKT-DPC-TE1Ak. rok: 2023/2024

Principy nukleární magnetické resonance a zobrazování na bázi magnetické resonance. Diagnostické možnosti MR. Principy základních zobrazovacích měřicích sekvencí. Programy pro zpracování, simulaci a řízení MR experimentu. Elektronický systém MR tomografu. Příprava MR experimentu. Magnetické pole MR tomografu. Vytváření definovaných gradientních magnetických polí. Charakterizování nanostruktur makroskopickým měřením. Metody pro mapování magnetických polí na bázi MR zobrazení a měření magnetické susceptibility. Tomografické obrazy a jejich zpracování se zaměřením na MRI, CT a ultrazvuk. Obecné otázky technické diagnostiky. Diagnostika elektroizolačních systémů. Přesnost elektrických měření. Nízkoúrovňová měření. Fotonické senzory. Biofotonika.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

4

Vstupní znalosti

Jsou požadovány znalosti na úrovni magisterského studia.

Pravidla hodnocení a ukončení předmětu

Celkové hodnocení předmětu 100 bodů.
Vymezení kontrolované výuky stanoví garant předmětu. Studijní výsledky jsou ověřovány průběžně během semestru na základě diskuze.



Učební cíle

Seznámit se se speciálními měřicími metodami.
Znalost vybraných měřicích metod a schopnost jejich dalšího vývoje.

Základní literatura

Chizhik, V. I., Chernyshev, Y. S., Donets, A. V., Frolov, V. V., Komolkin, A. V., & Shelyapina, M. G. (2014). Magnetic resonance and its applications. Springer International Publishing. (CS)
Kalantar-Zadeh, K. (2013). Sensors: an introductory course. Springer Science & Business Media. (CS)

Doporučená literatura

Webb, A. G. (Ed.). (2016). Magnetic Resonance Technology: Hardware and System Component Design. Royal Society of Chemistry. (CS)
Rao, D. K. (Ed.). (2014). Nuclear Magnetic Resonance (NMR): Theory, Applications and Technology. Nova Publishers. (CS)
Mobli, M., & Hoch, J. C. (Eds.). (2017). Fast NMR Data Acquisition: Beyond the Fourier Transform. Royal Society of Chemistry. (CS)
Fraden, J. (2016). Handbook of Modern Sensors - Physics, Designs, and Applications. Springer Science & Business Media. (CS)

eLearning

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program DPC-EKT doktorský, libovolný ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DPC-KAM doktorský, libovolný ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DPC-MET doktorský, libovolný ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DPC-SEE doktorský, libovolný ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DPC-TLI doktorský, libovolný ročník, zimní semestr, povinně volitelný
  • Program DPC-TEE doktorský, libovolný ročník, zimní semestr, povinně volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Seminář

39 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

Osnova je volena podle zaměření disertace z témat v anotaci.

eLearning