ECTS - University of Pisa
| Modules | Area | Type | Hours | Teacher(s) | |
| METODI PER L'ANALISI DI SEGNALI MULTIDIMENSIONALI | ING-INF/06 | LEZIONI | 60 |
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Prepeparare lo studente ad impiegare i metodi di analisi di segnali e immagini biomediche nel contesto applicativo.
Verranno considerati i metodi convolutivi ed algebrici per la formazione delle bioimmagini.
Verranno analizzati i metodi per la riduzione del rumore e la compressione delle bioimmagini.
Saranno introdotti metodi per l'analisi multivariata di segnali ed immagini biomediche, quali la PCA e la ICA. Inoltre saranno analizzati metodi per la stima della connettività neurofunzionale basata su metodi predittivi.
Prepare the student to use the methods of analysis of biomedical signals and images in the application context. Convolutive and algebraic methods for the formation of bioimagery will be considered. Methods for noise reduction and compression of bioimages will be analyzed. Methods for multivariate analysis of biomedical signals and images, such as PCA and ICA, will be introduced. Furthermore, methods for estimating neurofunctional connectivity based on predictive methods will be analyzed.
Lo studente dovrà dimostrare la capacità di realizzare praticamente, con giudizio critico, le metodologie illustrate o svolte sotto la guida del docente durante il corso.
Oltre che durante il test finale, queste capacità saranno verificate anche all'itnerno dei laboratori svolti durante l'anno.
The student will have to demonstrate the ability to practically implement, with critical judgment, the methodologies illustrated or carried out under the guidance of the teacher during the course.
In addition to the final test, these skills will also be checked in the laboratory held during the year.
Alla fine del corso gli studenti saranno in grado di:
- sviluppare applicazioni per la riduzione del rumore mediante metodi lineari e non lineari nelle immagini biomediche
- applicare metodi di analisi wavelet a segnali e immagini
- sviluppare metodi per la compressione e ricostruzione di immagini biomediche
- sviluppare metodi di deconvoluzione per il trattamente di segnali ed immagini biomediche
- applicare metodi multivariati per l'analisi di segnali ed immagini biomediche
- conoscere i principi di formazione di immagini ecografiche e la modellistica di formazione delle stesse
- applicare metodi multivariati per l'analisi della connettività cerebrale funzionale da immagini e segnali biomedici
At the end of the course students will be able to:
- develop applications for noise reduction using linear and nonlinear methods in biomedical images
- apply wavelet analysis methods to signals and images
- develop methods for compression and reconstruction of biomedical images
- develop deconvolution methods for the treatment of biomedical signals and images
- apply multivariate methods for the analysis of biomedical signals and images
- know the principles of formation of ultrasound images and the modeling of their formation
Parte dell'esame consisterà nella verifica dei concetti teorici e metodologici sviluppati durante il corso.
Parte dell'esame sarà basato sulla discussione del materiale esercitativo sviluppato durante le ore di laboratorio usando il linguaggio Matlab.
Part of the exam will be based on the verification of the knowledge of the student about the methods explained during the course.
Part of exam will consist in the discussion of the laboratory material developed during the course.
Gli studenti sapranno individuare le corrette modalità di acquisizione ed elaborazione delle immagini biomediche in modo da preservare l'informazione utile.
Svilupperanno le consapevolezza relativamente alla necessità di acquisire e processare i dati in maniera accurata e di minimizzare i fattori confondenti.
Students will be able to identify the correct ways of acquiring and processing biomedical images in order to preserve useful information.They will develop awareness of the need to accurately acquire and process data and minimize confounding factors.
Durante le sessioni di laboratorio verranno discusse a livello di gruppo le problematiche legate ai temi sviluppati nel corso.
During the laboratory sessions, issues related to the topics developed during the course will be discussed at group level.
Aver acquisito le conoscenze sviluppate nel corso di Analisi e modelli di segnali biomedici tenuto al 1° anno della LM.
Have acquired the knowledge developed in the course of Analysis and models of biomedical signals held in the 1st year of the LM.
Principi di formazione delle immagini ecografiche
Trasformate wavelet mono e bidimensionali
Deconvoluzione algebrica 1D e 2D con e senza regolarizzazione
Deconvoluzione in frequenza
Denoising lineare e non lineare
Compressed sensing e applicazioni
Analisi multivariata applicata a segnali ed immagini biomediche
Metodi basati sulla causalità di Granger per l'analisi della connettività cerebrale funzionale.
Principles of ultrasound imaging
Mono and two-dimensional wavelet transform
1D and 2D algebraic deconvolution with and without regularization
Frequency deconvolution
Linear and nonlinear denoising
Compressed sensing and applications
Multivariate analysis applied to biomedical signals and images
Granger causality based methods for the analysis of functional brain connectivity.
Analisi e modelli di segnali biomedici a cura di Luigi Landini e Nicola Vanello, Pisa University Press, 2016 (Manuali)
Analysis and models of biomedical signals by Luigi Landini and Nicola Vanello, Pisa University Press, 2016 (Manuals)
Prova orale
Oral examination
