FICHA PARA LA DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA MATERIA / ASIGNATURA

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1 FICHA PARA LA DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA MATERIA / ASIGNATURA Curso académico Denominación (nombre de la materia / asignatura): Procesado de señales biomédicas Descriptores (en su caso): Filtrado, análisis frecuencial, procesado señales biomédicas Extensión en créditos ECTS: Carácter (obligatorio/optativo): 6 Obligatorio Temporalidad (1 er /2º semestre): 2º semestre Competencias genéricas a adquirir por el estudiante: G-1. Capacidad de expresión escrita para redactar trabajos o memorias técnicas. G-2. Capacidad de interlocución y trabajo en grupo en equipos multidisciplinares. Competencias específicas a adquirir por el estudiante: E.1 Conocimientos sobre el origen, naturaleza y aspecto de los distintos tipos de interferencias que pueden afectar a las señales biomédicas: ruidos de espectro ancho, fluctuación de línea de base, interferencias de red, de estímulo y de otros potenciales E.2 Conocimientos teóricos y prácticos sobre filtros digitales para la eliminación de ruidos e interferencias presentes en las señales biomédicas E.3 Conocimientos teóricos y prácticos de técnicas de procesado de señal para la detección y E.4 Conocimientos teóricos y prácticos sobre técnicas de clasificación de patrones y decisión diagnóstica. Con formato: Numeración y viñetas Requisitos previos (en su caso): El alumno que tome la asignatura de BSB debe poseer conocimientos previos correspondientes a un curso básico de señales y sistemas lineales: propiedades y representación de sistemas lineales e invariantes en el tiempo, la transformada de Fourier, representación frecuencial de señales, filtrado digital, transformada Z, etc. Asimismo se supone que el alumno acaba de cursar la asignatura de Fundamentos de Bioelectricidad y tiene conocimientos sobre el origen características principales e información contenida en algunas señales biomédicas como el ECG, EMG o el EEG. Metodologías docentes - Actividades formativas El curso consta de 8 temas. Recogemos a continuación cada uno de ellos, junto con su descripción sintética y las actividades formativas que lo integran, en un proceso formativo situado en la línea del llamado aprendizaje cooperativo. 1. Introducción

2 Descripción: Naturaleza y ejemplos de señales biomédicas, objetivos y contextos del procesado de señales biomédicas, evaluación de las técnicas de procesado Clase de teoría: 1 hora Carga de trabajo del alumno: 2 horas= 0.08 ECTS Competencias implicadas: 1 2. Filtrado y eliminación de artefactos Descripción: Construcción y uso de filtros digitales (paso bajo, paso alto, paso banda, banda eliminada, notch, óptimos y adaptativos) para la eliminación de ruidos e interferencias. Ejemplos de aplicación Clase de teoría: 4 horas Carga de trabajo del alumno: 20 horas= 0.8 ECTS Competencias implicadas: 1 y 2 3. Detección de eventos Descripción: Técnicas temporales y espectrales para la detección de eventos y ondas en señales biomédicas. Ejemplos de aplicación Clase de teoría: 2 horas Práctica de laboratorio: 2 horas Carga de trabajo del alumno: 14 horas= 0.56 ECTS 4. Extracción de formas de onda y complejidad de la señal Descripción: Análisis de la forma de onda, extracción de envolventes y análisis de actividad para la caracterización de señales biomédicas Clase de teoría: 2 horas Práctica de laboratorio: 2 horas Carga de trabajo del alumno: 14 horas= 0.56 ECTS 5. Caracterización frecuencial Descripción: Métodos de estimación de la densidad espectral de potencia basadas en la Transformada Discreta de Fourier. Conceptos de resolución frecuencial y leakage. Momentos espectrales. Ejemplos de aplicación en la Práctica de laboratorio: 4 horas 6. Modelado de señales biomédicas Descripción: Procesos puntuales. Técnicas de modelado lineal (AR, MA y ARMA). Ejemplos de aplicación en la Clase de teoría: 4 horas

3 7. Análisis de señales no estacionarias Descripción: La transformada localizada de Fourier. Otras distribuciones tiempo-frecuencia. Segmentación adaptativa. Ejemplos de aplicación en la 8. Clasificación de patrones y decisión diagnóstica Descripción: Clasificación supervisada basada en métodos estadísticos. Clasificación no supervisada basada en métodos de clustering. Ejemplos de aplicación. Competencias implicadas: 4 A estas actividades, hay que sumar las tutorías y la realización del examen, lo que completaría los créditos ECTS (4 h) que faltan por asignar en el conjunto de actividades anteriores para llegar a los 6 créditos ECTS (150 h) de la asignatura. En las tablas siguientes se resumen numéricamente el cómputo de horas asignadas a los distintos tipos de actividad y sus relaciones con las competencias marcadas. Metodología - Actividad Horas Horas no Presenciales presenciales A-1 Clases teóricas 27 A-2 Clase de ejercicios 7 A-3 Prácticas de laboratorio 22 A-4 Estudio individual 76 A-5 Redacción de soluciones de prácticas 14 A-6 Exámenes, pruebas de evaluación 2 A-7 Tutorías individuales 2 Total Relación de las actividades formativas con las competencias: Competencia G-1 A-5, A-6 G-2 A-2 Actividad formativa E-1,E-2, E-3,E-4 Todas Idioma/s de impartición: Español

4 Acciones de coordinación (en su caso): La asignatura está, coordinada y desarrollada por un mismo profesor. Metodologías de evaluación y calificación La parte de teoría de la asignatura se evaluará con un examen en el que se contemplará toda la temática estudiada en el curso. Se considerarán aspectos conceptuales y cuestiones que relacionen distintos temas o apartados del curso, inclusive extrapolaciones de la temática vista a nuevos campos no tratados. También se plantearán cuestiones teórico-prácticas que impliquen la resolución de algún tipo de problema sobre señales reales concretas. En la parte práctica de la asignatura se pedirá la entrega de una memoria de cada una de las prácticas elaboradas. Ésta debe contener la respuesta a los guiones de prácticas y debe incluir tablas y gráficas de resultados y un apartado de conclusiones. Cada práctica contribuirá con un peso proporcional al número de horas de laboratorio asignadas. Para aprobar la asignatura, será preciso alcanzar un 4 sobre 10 en la nota de teoría y en la de prácticas, y un 5 sobre 10 en la nota final, computada como el promedio de las dos anteriores. Aspecto Criterios Instrumento Peso Teoría y aplicación la materia Comprensión de conocimientos teóricos de la materia. Examen 40% Evaluación competencias: E-1, E-2, E-3 y E-4 Aplicación de la teoría en el entorno del laboratorio de simulación Evaluación competencias: E-1, E-2, E-3 y E-4 Capacidad para resolver ejercicios relacionados con la materia Utilización correcta de la herramienta informática para la visualización y análisis de señales Utilización correcta del sistema de adquisición de señales Obtención de resultados correctos y reflexión sobre los mismos Redacción correcta y ordenada de memorias de prácticas Memorias de prácticas 60% Breve descripción de los contenidos (Programa): La asignatura de Procesado de señales biomédicas (PSB) recoge las problemáticas más frecuentes que aparecen en las señales de origen bioeléctrico a la hora de presentarlas o analizarlas en el contexto fisiológico o clínico. En PSB se explican diversas técnicas de procesado de señal que dan solución a las aludidas problemáticas, que son: la aparición de ruido y artefactos de diverso tipo sobre las señales de estudio, la detección de eventos específicos y formas de oda características de estas señales, su caracterización frecuencial, su caracterización mediante modelos, las técnicas tiempo-frecuencia y otras para el análisis de señales no estacionarias y los fundamentos de su clasificación con fines diagnósticos.

5 Bibliografía recomendada: Textos básicos: - L. Sorno, P. Laguna, Bioelectrical signal processing in cardiac and neurologic applications. Elsevier. Amsterdam, R. M. Rangayyan, Biomedical Signal Processing. A case study approach. IEEE Press. Wiley Interscience. New Cork, Otros textos complementarios: - A. V. Oppenheim, R. W. Schaffer, J. R. Buck, Discrete-time signal processing (2nd Ed.). Prentice-Hall, New Yersey, S. V. Vaseghi, Advanced signal processing and digital noise reduction. Wiley-Teubner, Chichester, R. B. Northtrop, Signals and systems analysis in biomedical engineering. CRC Press, Boca Raton, A. Papandreou-Suppappola, Applications in time-frequency signal processing. CRC Press, Boca Raton, G. Clifford, Advanced methods and tools for ECG data analysis. Artech House, J. M. Semlow, Biosignal and biomedical signal processing. Marcel-Dekker Inc., E. Bruce, Biomedical signal processing and signal modelling. John Wiley and sons, Relación del Profesorado de la UPNa que imparte la asignatura: (Incluye el reparto porcentual del encargo docente que se derive de su impartición) Apellidos, Categoría Departamento % Nombre Malanda Trigueros, Titular de Ingeniería Eléctrica y Electrónica 100% Armando Universidad Horarios de clase: Martes 17:30-19:30 Viernes 17:30-19:30