A tantárgyleírás hatályossága
| Subject name (Hungarian, English) |
Biometria
Biometrics
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Subject code | BMEVIFO4177 | ||||||||||||
| Subject type | — | ||||||||||||
| Training Level | — | ||||||||||||
| Course types and hours (weekly/semester) |
|
||||||||||||
| Assessment type | vizsga | ||||||||||||
| Credits | 5 | ||||||||||||
| Subject coordinator |
Dr. Benyó Zoltán
position: egyetemi tanár
contact:
benyo@iit.bme.hu
|
||||||||||||
| Responsible department |
—
|
||||||||||||
| Faculty | |||||||||||||
| Subject website | — | ||||||||||||
| Primary curriculum type | — | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Strong prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Weak prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Parallel prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Milestone prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Exclusion | none |
Objectives
1. A fiziológiai méréselmélet alapfogalmai (kisérlettervezés, megfigyelés, kiértékelés, ellenőrzés, modellalkotás, stb.),
2. Jelek alapvető leírási módjai (folytonos, diszkrét, sztochasztikus),
3. Fiziológiai folyamatoknál a mérési eljárások tervezése (becslési és döntési eljárások, stb.),
4. Szűréselmélet és alkalmazása. Szűrési algoritmusok és azok számítógép realizációja,
5. Mérési adatok feldolgozásának alapvető módszerei,dd
5.1 Leíró statisztika alapfogalmai,
5.2 Sokaság és minta, a statisztikai következtetés alapjai
5.3 Varianciaanalízis,
5.4 Főkomponens és faktoranalízis,
5.6 Kanonikus-és korrelációanalízis, korrespondenciaanalízis,
5.7 Klaszter-és diszkriminanciaanalízis,
5.8 Többdimenziós skálázás,
5.9 Számítógépes statisztikai programcsomagok,
6. Kompartment (rekesz) analízis matematikai alapjai,
6.1 Élettani folyamatok leírása kompartment-analízis segítségével,
6.2 Zárt-és nyitott rendszerek leírása. Különböző kapcsolatok (soros, párhuzamos, vegyes) leírása,
6.3 Inhomogenitás,
7. Kompartment analízis alkalazástechnikája. Példák,
8. Számítógépes programcsomagok és alkalmazásuk,
9. Inverz probléma vizsgálata,
9.1 Paraméterbecslés és folyamatidentifikáció. Különböző megoldási elvek ismertetése,
9.2 Élettani folyamatok identifikációja. Néhány tipikus alkalmazás,
9.3 Számítógépes programcsomagok és alkalmazásuk,
10. Esettanulmányok ismertetése.
Az elméleti előadásokkal párhuzamosan számítógépes laboratótiumi gyakorlatokat tervezünk az ismeretanyag jobb megértése és az orvosi gyakorlatban való alkalmazás elősegítése érdekében.
Learning outcomes
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Knowledge
No learning outcomes recorded.
Skills
No learning outcomes recorded.
Attitudes
No learning outcomes recorded.
Autonomy and responsibility
No learning outcomes recorded.
Oktatási módszertan
Tanulástámogató anyagok
Not provided.
Recommended preliminary knowledge for completing the subject
General rules
Assessment methods
In-term assessments
No detailed assessments provided.
Weight of in-term assessments
No weights provided.
Exam-period assessments
No detailed assessments provided.
Weight of exam elements
No weights provided.
Grade calculation
No grade thresholds provided.
Attendance requirements
No attendance requirements provided.
Rules for retake and resubmission
Not provided.
Short description
Not provided.
Detailed description
Not provided.
Recommended courses
Workload to complete the subject
No workload breakdown provided.
Validity of subject requirements
Curriculum placement
No curriculum placements recorded for this subject version.