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Name des Moduls [51750] Analyse medizinischer Daten und Signale Bezeichnung des Moduls MED-MDS002

Studiengang [079] - Informatik ECTS Punkte 12

Arbeitsaufwand für Selbststudium 240 Häufigkeit des Angebotes (Modulturnus) jedes 2. Semester (ab Wintersemester)
Arbeitsaufwand in Präsenzstunden 120 Dauer des Moduls 2
Arbeitsaufwand Summe (Workload) 360    

Modul-Verantwortliche/r

Dr. Lutz Leistritz, Dr. Karin Schiecke, Prof. Cord Spreckelsen

Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten (Prüfungsform)

1 Praktikumsleistung im Teilbereich Verfahren und Messtechniken (b/nb), 1 mündliche Prüfung im Bereich Signalanalyse (50%)

1 zu erbringende Seminarleistung zu praktischen Aspekten der Signalanalyse (50%)

Jede Teilleistung muss bestanden sein.

Empfohlene Literatur

k. A.

Unterrichtssprache

Deutsch

Voraussetzung für die Zulassung zum Modul

Keine

Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

- 079 B.Sc. Informatik: Wahlpflichtmodul (NF Medical Data Science)
- 079 M.Sc. Informatik: Wahlpflichtmodul (NF Medical Data Science)
- 105 B.Sc. Mathematik: Wahlpflichtmodul (NF Medical Data Science)
- 105 M.Sc. Mathematik: Wahlpflichtmodul (NF Medical Data Science)
- 679 B.Sc. Angewandte Informatik: Pflichtmodul (AF Medical Data Science)

Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen (V, Ü, S, Praktikum, …)

Wintersemester: 2 SWS Vorlesung/Praktikum
Wintersemester: 2 SWS Seminar
Sommersemester: 2 SWS Vorlesung
Sommersemester: 2 SWS Seminar

Inhalte

Die Veranstaltungen geben einen breiten Überblick über theoretische und praktische Aspekte der medizinischen Daten- und Signalanalyse.

In Vorlesung/Praktikum „Verfahren und Messtechniken in der medizinischen Diagnose“ werden sowohl Grundlagen zur technischen Aufnahme und der Eigenschaften von Messsystemen als auch zum Umgang mit technischen und physiologischen Störungen sowie zur Extraktion interessierender Messgrößen vermittelt und anhand selbst erhobener Daten in Messpraktika kennengelernt.

Die Vorlesung „Einführung in die Signalanalyse“ vermittelt Grundlagen der Signalverarbeitung und deren Anwendung auf medizinische Daten. Thematische Schwerpunkte bilden zeitdiskrete Signale, die Transformation von Signalen in den Frequenzbereich, Spektral- und Zeit-Frequenz-Analysen sowie Filterung, Filterdesign und adaptive Filter.

In den Seminaren „Praktische Aspekte der Analyse medizinischer Daten I und II“ erlernen die Studierenden das Programmieren für die Daten- und Signalanalyse (Python und R) und lernen Standarddatentypen und –formate in der Medizin sowie die Grundlagen von Datenschutzanforderungen kennen und anwenden. Eine Seminarleistung ist in Form einer Analyse für ein konkretes, medizinisch relevantes Signalbeispiel unter der Darstellung von Datenschutzanforderungen zu erarbeiten.

Lern- und Qualifikationsziele

Ziel der Vorlesungen/Praktika und Seminare ist es, Grundlagenwissen im Bereich der medizinischen Daten- und Signalanalyse zu vermitteln.

Die Studierenden sollen Basiswissen über Messtechnik, Messverfahren und Standarddatentypen und –formate sowie praktische Erfahrungen mit konkreten Untersuchungsmethoden erlangen.

Die Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung und die wichtigsten Analysemethoden werden so vermittelt, dass die Methoden mittels Softwaresystemen (Python, R) sicher umgesetzt werden können. Die Studierenden sollen Datenschutzanforderungen nennen und eigene Datenschutzmassnahmen umsetzen können.

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