3 ECTS credits
90 u studietijd

Aanbieding 1 met studiegidsnummer 1023316BNR voor alle studenten in het 2e semester met een verdiepend bachelor niveau.

Semester
2e semester
Inschrijving onder examencontract
Niet mogelijk
Beoordelingsvoet
Beoordeling (0 tot 20)
2e zittijd mogelijk
Ja
Onderwijstaal
Engels
Faculteit
Faculteit Ingenieurswetenschappen
Verantwoordelijke vakgroep
Elektronica en Informatica
Onderwijsteam
Jeroen Van Schependom
Jef Vandemeulebroucke (titularis)
Onderdelen en contacturen
18 contacturen Hoorcollege
18 contacturen Werkcolleges, practica en oefeningen
Inhoud

The course aims to cover important techniques frequently used in the biomedical domain and corresponding master courses, including biomedical signal processing, bootstrapping/permutation, numerical statistics, filtering and noise reduction, independent component analysis, Python/MATLAB programming.

1. Theoretical basis

  • Filtering and artefact rejection
  • Frequency domain analysis techniques: Fourier and spectral density
  • Wavelet decomposition
  • Linear regression and significance testing using numerical methods
  • Pattern recognition and clustering
  • PCA, ICA, and complex PCA
  • Classification

2. Application Oriented

  • Programming biomedical signal processing in Python/MATLAB
  • Numerical statistical techniques in Python/MATLAB.
  • Hands‐on experience with common biomedical signals.

3. Biomedical instrumentation and measurement techniques

  • Specific measurement techniques in the biomedical domain
  • Electrical measurements on cells
  • ECG, EMG, EEG, measurements
  • Electrical characteristics of tissues: impedance and permittivity measurements and tomography
  • Plethysmography (electrical and optical)
Bijkomende info

PowerPoint slides discussed during the lectures. Exercises and cases available through Canvas.

Leerresultaten

Leerresultaten

After completion of this course, the student should be able to

1. Understand how practical numerical statistical and biomedical signal processing techniques work.

2. Be able to identify which signal processing and statistical methods are suitable for the biomedical dataset at hand.

3. Apply Python/MATLAB programming and implement biomedical signal processing and statistics.

4. Search for and evaluate more advanced biomedical signal processing techniques required in MSc courses.

5. Summarize the main instrumentation, measurement techniques and analysis methods for the determination of electrical signals of biological origin and the characterization of biological material, and explain which instrumentation, measurement technique and analysis method is appropriate for a given case.

Beoordelingsinformatie

De beoordeling bestaat uit volgende opdrachtcategorieën:
Examen Andere bepaalt 100% van het eindcijfer

Binnen de categorie Examen Andere dient men volgende opdrachten af te werken:

  • Exam met een wegingsfactor 1 en aldus 100% van het totale eindcijfer.

Aanvullende info mbt evaluatie

NA

Toegestane onvoldoende
Kijk in het aanvullend OER van je faculteit na of een toegestane onvoldoende mogelijk is voor dit opleidingsonderdeel.

Academische context

Deze aanbieding maakt deel uit van de volgende studieplannen:
Bachelor in de wiskunde en Data Science: Standaard traject