Detail předmětu

Advanced Analysis of Biological Signals

FEKT-MPA-ACSAk. rok: 2026/2027

Předmět se zaměřuje na pokročilé metody zpracování biosignálů, zejména na vlnkovou transformaci, empirickou modální dekompozici a související analytické techniky. Studenti se seznámí s konverzí vzorkovacího kmitočtu, filtrací, kompresí a analýzou biologických signálů. Součástí kurzu je také využití chytrých telefonů v telemedicíně a aplikace moderních filtračních metod, včetně lineární dekonvoluce a nelineárních přístupů.

Jazyk výuky

angličtina

Počet kreditů

5

Nabízen zahraničním studentům

Pouze domovské fakulty

Vstupní znalosti

Student by měl mít znalosti z oblasti číslicového zpracování signálů. Měl by znát jednotlivé způsoby popisu lineárních systémů (přenosová funkce, impulsní charakteristika, diferenční rovnice, frekvenční charakteristika). Předpokládají se základní znalosti o vlastnostech biosignálů (zejm. EKG, EEG, EMG). V počítačových cvičeních se předpokládá znalost programového prostředí Matlab.

Pravidla hodnocení a ukončení předmětu

Znalostní test (vybraná témata z přednášek a laboratorních cvičení) - 10 bodů.
Individuální projekt (programové řešení + zpráva + prezentace) - 20 bodů.
Závěrečná zkouška (písemnou formou) - 70 bodů.

Pro připuštění k závěrečné zkoušce je nutné z testu a projektu získat minimálně 15 bodů, z písemné zkoušky je nutné získat minimálně 35 bodů. Laboratorní cvičení jsou povinná.

Učební cíle

Cílem předmětu je poskytnout studentům hlubší porozumění metodám pokročilého zpracování biosignálů se zaměřením na vlnkovou transformaci, empirickou modální dekompozici a související analytické techniky. Studenti se seznámí s teoretickými principy a praktickou implementací těchto metod. Důraz je kladen na aplikace v oblasti biomedicínského inženýrství a telemedicíny, včetně využití chytrých telefonů.

Absolvent předmětu je schopen:
- realizovat konverzi vzorkovacího kmitočtu a vysvětlit její vliv na zpracování signálu
- navrhnout a implementovat filtry s konverzí vzorkovacího kmitočtu
- pochopit principy vlnkové transformace a aplikovat ji pro filtraci, kompresi a analýzu biologických signálů
- analyzovat data pomocí empirické modální dekompozice
- odhadovat okamžitou frekvenci a amplitudu jednosložkových signálů
- implementovat lineární dekonvoluci a nelineární filtrační metody
- používat chytré telefony pro telemedicínské aplikace

Základní literatura

DEBNATH, Lokenath. Wavelet Transforms and Their Applications. 2002. ISBN 3764342048. (EN)
HUANG, Norden E., et al. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Proceedings of the Royal Society of London. Series A: mathematical, physical and engineering sciences, 1998, 454.1971: 903-995. (EN)
JAN, Jiří. Digital signal filtering, analysis and restoration. London: Institution of Electrical Engineers, 2000. IEE telecommunications series, 44. ISBN 0852967608. (EN)
REYES ORTIZ, Jorge Luis. Smartphone-Based Human Activity Recognition. Springer, 2016. ISBN 9783319367705. (EN)
SALOMON, David. Data Compression: The Complete Reference. Springer Science & Business Media, 2007. ISBN 9781846286032. (EN)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program MPC-BTB magisterský navazující 2 ročník, zimní semestr, povinný
  • Program MPC-BIO magisterský navazující 2 ročník, zimní semestr, povinný
  • Program MPAD-BIO magisterský navazující 2 ročník, zimní semestr, povinný, základní teoretický předmět profilujícího základu
  • Program MPA-BIO magisterský navazující 2 ročník, zimní semestr, povinný, základní teoretický předmět profilujícího základu
  • Program MPA-BTB magisterský navazující 2 ročník, zimní semestr, povinný
  • Program MPCN-BTB magisterský navazující 2 ročník, zimní semestr, povinný
  • Program MPAN-BIO magisterský navazující 2 ročník, zimní semestr, povinný

  • Program MPCN-BIO magisterský navazující

    specializace MPC-BIO_TECH , 2 ročník, zimní semestr, povinný
    specializace MPC-SPORT_TECH , 2 ročník, zimní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova


01-Představení kurzu
02-Konverze vzorkovacího kmitočtu
03-Filtry s konverzí vzorkovacího kmitočtu
04-Vlnková transformace - úvod
05-Vlnková transformace - návrh vlnkových filtrů
06-Vlnková transformace - ortogonální filtry
07-Vlnková transformace + filtrování signálu
08-Vlnková transformace + komprese signálu
09-Vlnková transformace + rozměření EKG signálu
10-Využití chytrého telefonu v telemedicíně
11-Empirická modální dekompozice
12-Okamžitá frekvence/amplituda
13-Lineární dekonvoluce, nelineární filtrační metody
14-Využití umělé inteligence při zpracování biologických dat



Cvičení na počítači

18 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Osnova


01-Opakování, zpracování signálu v Matlabu
02-Konverze vzorkovacího kmitočtu
03-Zadání projektu + zahájení projektu
04-WT v Matlabu - wavelet toolbox, manuální vlnková dekompozice
05-WT v Matlabu - manuální vlnková rekonstrukce
06-WT v Matlabu - filtrace signálu
07-WT v Matlabu - komprese signálu
08-WT v Matlabu - rozměření EKG signálu
09-Test + SmartPhone v telemedicíně
10-Práce na individuálních projektech (individuální konzultace)
11-Práce na individuálních projektech (individuální konzultace)
12-Práce na individuálních projektech (individuální konzultace)
13-Prezentace projektu + hodnocení laboratoře

Projekt

8 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Osnova


Součástí výuky je individuální projekt realizovaný formou soutěže, kde se studenti snaží dosáhnout co nejlepších výsledků dle zvoleného kritéria Téma projektu se každý rok obměňuje a reflektuje aktuální problémy biomedicíny a zpracování biologických signálů (např. odhad dechové frekvence z EKG/PPG, hodnocení kvality signálů, detekce spánkové apnoe, analýza srdečních či dechových signálů).
Hodnocení projektu zahrnuje funkčnost a kvalitu implementovaného kódu, dosažené výsledky, složitost a originalitu navrženého řešení, přehlednost kódu, technickou dokumentaci a prezentaci projektu. 

Individuální příprava na závěrečnou zkoušku

34 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Individuální příprava na cvičení

34 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova


Studenti a studentky mají k dispozici ke každému cvičení zpracované materiály ke studiu. Ty si samostatně prostudují předem a případně si dohledají informace v prezentacích k přednáškám nebo čerpají z jiných zdrojů.