Tantárgy » BMEVIIIAV05
Biostatisztikai és szabályozástechnikai módszerek alkalmazása kórélettani modellezésben
Biostatistics and Control Engineering in Pathophysiological Modeling
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
—
Hatályosság vége:
—
| Tantárgy neve (magyarul, angolul) |
Biostatisztikai és szabályozástechnikai módszerek alkalmazása kórélettani modellezésben
Biostatistics and Control Engineering in Pathophysiological Modeling
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Tantárgykód | BMEVIIIAV05 | ||||||||||||
| Tantárgyjelleg | — | ||||||||||||
| Képzési szint | — | ||||||||||||
| Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves) |
|
||||||||||||
| Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa | vizsga | ||||||||||||
| Tantárgy kreditértéke | 4 | ||||||||||||
| Tantárgyfelelős |
Kovács Levente
|
||||||||||||
| Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység |
—
|
||||||||||||
| Kar | |||||||||||||
| Tantárgy weboldala | — | ||||||||||||
| Tantárgy elsődleges mintatantervi jellege | — | ||||||||||||
| Közvetlen előkövetelmények – Erős előkövetelmény | nincs | ||||||||||||
| Közvetlen előkövetelmények – Gyenge előkövetelmény | nincs | ||||||||||||
| Közvetlen előkövetelmények – Párhuzamos előkövetelmény | nincs | ||||||||||||
| Közvetlen előkövetelmények – Mérföldkő előkövetelmény | nincs | ||||||||||||
| Közvetlen előkövetelmények – Kizáró feltétel | nincs |
Célkitűzés
Tantárgyprogram
A tárgy két részre épít: biostatisztikára és szabályozástechnikára.
- hét: Bevezetés a biostatisztikába (A statisztika fogalma, feladatai, adatainak jellemzői. A statisztikai módszerek alkalmazásának oka, célja és jelentősége a modern orvosi kutatásokban. Alkalmazási területek és motivációk: bizonyítékokon alapuló orvoslás, epidemiológia, bioinformatika stb.). A modellalkotás lépései és kórélettani specifikációi (nemlinearitás, diszkrét és folytonos rendszerek, statikus és dinamikus rendszerek, kísérlettervezés, mérési hibák, élettani és mérnöki szabályozások).
- hét: Számítógépes programok a biostatisztikában és a szabályozástechnikában: R, SPSS, Mathematica, MATLAB.
- Leíró statisztika (A statisztikai információsűrítés eszközei egy- és többváltozós adatbázisok leírására. Analitikus eszközök (átlag, szórás, ferdeség, csúcsosság, medián, kvantilisek, MAD, IQR, trimmelt és winsorizált mutatók stb.), grafikus eszközök (empirikus eloszlásfüggvény, hisztogram, nemparaméteres sűrűségfüggvény-becslés, szóródási diagram stb.), exploratív adatelemzés.). Kitekintés az idősorelemzésre (Determinisztikus és sztochasztikus idősorelemzés. Dekompozíciós idősor-modellek, Box-Jenkins-modellezés.).
- hét: Statisztikai következtetéselmélet I. (Bevezetés az induktív statisztikába: mintavételi helyzet és következményei, becsléselmélet, hipotézisvizsgálat.)
- hét: Statisztikai következtéselmélet II. (A biostatisztika legfontosabb tesztjei (z-próba, t-próba, Welch-próba, Mann-Whitney U-próba, Brunner-Munzel teszt, F-próba, Levente-teszt, ANOVA). Értékelésük (alkalmazási feltételek, robusztusság), használatuk gyakorlati kérdései.)
- hét: Statisztikai következtetéselmélet III. Gyakorlati példák.
- hét: Haladó többváltozós adatelemzési technikák (Főkomponens- és faktoranalízis (SVD-felbontás, rotálás, értelmezési kérdések), klaszteranalízis (hierarchikus klaszterezés (távolságmetrikák, klaszteregyesítési stratégiák), centroid-alapú klaszterezés (k-means), kitekintés a sűrűség-alapú klaszterezése (DBSCAN, OPTICS), spektrális klaszterezés.)
- hét: Regressziós modellezés I. (Többváltozós lineáris regresszió alapfogalmai, célja, értelme. Az OLS-becslés, modellfeltevései, tulajdonságai. Hipotézisvizsgálat a lineáris regressziós modellben. Heteroszkedaszticitás, multikollinearitás.)
- hét: Regressziós modellezés II. (Nemlineáris kiterjesztések, nominális magyarázóváltozók. Logisztikus regresszió, klasszifikációs eljárások. A regressziós modellezés gyakorlati kérdései.)
- hét: Lineáris rendszerek (parametrikus, nemparametrikus modellezés, állapotteres leírás). Identifikációs módszerek (AR, ARX, ARMAX, OE, LS, IV). Gyakorlati példák.
- hét: Nemlineáris rendszerek modellezése (Volterra, Wiener sorok és modellek, Wiener-Bose modell, nemparametrikus modellezés, parametrikus modellezés, moduláris és kapcsolt modellezés). Gyakorlati példák.
- hét: Fuzzy rendszerek és neurális hálózatok. Gyakorlati példák.
- hét: Többváltozós rendszerek. Nemstacioner rendszerek modellezése. Gyakorlati példák.
- hét: Áttekintés, ismétlés, konzultáció.
A különféle betegségek (vagy általában: élettani,
kórélettani jelenségek, folyamatok) matematikai szabatosságú leírása egyre
inkább előtérbe kerül napjaink orvostudományi kutatásaiban. A XX. század –
részint a matematikai, mérnöki eszközök fejlődése, részint az orvostudományi
ismeretek nagymértékű bővülése révén – magával hozta annak a lehetőségét, hogy
számos kórélettani folyamatra gyakorlati szempontokból is kielégítő pontosságú
matematikai modellt konstruáljunk. Az ilyen feladatok többsége kétféle
ismeretanyagra épít: biostatisztikára (a vizsgálati eredmények kiértékeléséhez,
a nagy adathalmazokban új összefüggések felismeréséhez és a meglevőek
ellenőrzéséhez, a különféle változók alakulására vonatkozó modell
felállításához), valamint szabályozástechnikára (a rendszerként felfogható emberi
szervek, szervrendszerek, folyamatok viselkedésének megértésére, elemzésére és
leírására, befolyásolási lehetőségeik feltárására és értékelésére, mesterséges
úton történő szabályozására). A tantárgy célja, hogy integrált bevezetést
nyújtson e két diszciplínába, és, hogy a hallgatók a tárgy sikeres elvégzése
után képesek legyenek valós élettani, kórélettani folyamatok modellezésével,
modellalkotásával kapcsolatos kutatási feladatokat elemezni és megoldani.
A cél a két tématerület (biostatisztika és
szabályozástechnika) együttes megismerése és művelése az interdiszciplináris
egészségügyi mérnöki (angolul: biomedical engineering) tématerületben
jelentkező alapvető problémák (nevezetesen az éppen vizsgált folyamat
matematikai leírása, modellezése) kezelésére és megoldására.
Tanulmányi eredmények
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Tudás
Nincsenek rögzített tanulási eredmények.
Képességek
Nincsenek rögzített tanulási eredmények.
Attitűd
Nincsenek rögzített tanulási eredmények.
Autonómia és felelősség
Nincsenek rögzített tanulási eredmények.
Oktatási módszertan
Előadás és gyakorlat.
Tanulástámogató anyagok
Online források
Reiczigel; J, Harnos A, Solymosi N: Biostatisztika – nem statisztikusoknak.; 2010, Pars Kft.Armitage; P, Berry G, Matthews JNS: Statistical Methods in Medical Research.; 2001, Wiley-Blackwell.Rosner; B: Fundamentals of Biostatistics. 2010, Duxbury.Marmarelis; V.Z. Nonlinear Dynamic Modeling of Physiological Systems, IEEE; Press, 2004.Westwick; D.T., Kearney R.E: Identification of Nonlinear Physiologcial Systems,; IEEE Press, 2003.Bronzino; J.D: The Biomedical Engineering Handbook. CRC Press, 2005.Khoo M: Physiological; Control System. Analysis, Simulation and Estimation. IEEE Press, 2000.Lantos; B: Irányítási rendszerek elmélete és tervezése I-II, Akadémiai; Kiadó, Budapest, 2001-2004.
A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek
Tudás típusú kompetenciák
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
Valószínűségszámítás, Jelek és rendszerek, Szabályozástechnika / Folyamatszabályozás
Képesség típusú kompetenciák
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
Valószínűségszámítás, Jelek és rendszerek, Szabályozástechnika / Folyamatszabályozás
Általános szabályok
Követelmények:
a. A szorgalmi időszakban: 2 házi feladat elkészítése (egy a biostatisztika, egy a szabályozástechnika részből).
b. A vizsgaidőszakban: Írásbeli, majd szóbeli vizsga.
Pótlási lehetőségek:
Az házi feladatok különeljárási díj megfizetése mellett a pótlási időszak végéig adhatóak le késedelmesen.
Teljesítményértékelési módszerek
Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása
Nincs megadva részletes értékelés.
Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya
Nincs megadva részarány.
Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása
Nincs megadva részletes értékelés.
Vizsgarészek részaránya
Nincs megadva részarány.
Érdemjegy megállapítása
Nincs megadva érdemjegy határ.
Jelenléti és részvételi követelmények
Nincs megadva jelenléti követelmény.
Javítás, ismétlés és pótlás különös szabályai
Nincs megadva.
Rövid leírás
Nincs megadva.
Részletes leírás
Nincs megadva.
Ajánlott tantárgyak
-
A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka
Nincs megadva munkaidő bontás.
Tantárgykövetelmények hatályossága
Tantárgykövetelmények hatályosságának kezdete:
—
Tantárgykövetelmények hatályosságának vége:
—
Tantervi elhelyezés
Nincsenek rögzített tantervi elhelyezések ehhez a tárgyverzióhoz.