Biomedyczne przetwarzanie sygnału: analiza sygnałów EKG, EEG i EMG

Zrozumienie aktywności elektrycznej ciała ludzkiego ma kluczowe znaczenie dla nowoczesnej diagnostyki medycznej, ale analiza hałaśliwych danych biologicznych może być trudna. Ten kurs tekstowy prowadzi przez podstawowe zasady przetwarzania sygnałów biomedycznych, od surowych danych po praktyczne spostrzeżenia fizjologiczne. Będziesz rozwijać solidne zrozumienie sposobu pozyskiwania, filtrowania i interpretowania sygnałów, takich jak elektrokardiogramy (EKG) i elektroencefalogramy (EEG). Nauczysz się stosować nowoczesne narzędzia obliczeniowe do usuwania szumów, wykrywania cech i wydobywania znaczących wzorców z systemów biologicznych. Czego się nauczysz: Zrozum fizjologiczne pochodzenie głównych sygnałów biomedycznych, w tym EKG, EEG i EMG; Zastosuj cyfrowe techniki filtrowania, aby usunąć artefakty, zakłócenia linii energetycznej i wędrówkę linii bazowej; Analizuj sygnały zarówno w domenach czasowych, jak i częstotliwościowych za pomocą transformacji Fouriera i falowych; Wykryj kluczowe cechy sygnału, takie jak kompleksy QRS w danych EKG, za pomocą podejść algorytmicznych; Wdrażaj przepływy pracy przetwarzania sygnału za pomocą nowoczesnych bibliotek Python, takich jak NumPy i SciPy; Poznaj podstawowe koncepcje rozpoznawania wzorców i uczenia maszynowego do automatycznej klasyfikacji sygnałów.