Processamento de Sinais Fisiológicos

Código:

EBE0052

Sigla:

PSFI

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Engenharia Biomédica

Ocorrência: 2019/2020 - 1S

Ativa?	Sim
Página Web:	https://moodle.up.pt/course/view.php?id=2187
Unidade Responsável:	Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores
Curso/CE Responsável:	Mestrado Integrado em Bioengenharia

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
MIB	34	Plano de estudos oficial	3	-	6	70	162

Língua de trabalho

Português e inglês

Objetivos

Pretende-se que os estudantes se familiarizem com a natureza e diversidade dos sinais fisiológicos (e.g. EMG, EEG, ECG), que adquiram os fundamentos teóricos na área do processamento digital de sinal e os valorizem em competências de projeto, nomeadamente em relação aos processos de aquisição de sinal fisiológico, condicionamento, filtragem, análise e representação de informação relevante.

Resultados de aprendizagem e competências

A frequência bem sucedida nesta unidade curricular permitirá aos estudantes a utilização esclarecida de técnicas e tecnologias de processamento de sinal fisiológico, potenciando não só a sua aplicação a objetivos de diagnóstico, terapia ou reabilitação, mas fomentando também o aprofundamento das competências de investigação e inovação nestas áreas.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Pré-requisitos: conhecimentos básicos em teoria do sinal, designadamente sinais e sistemas discretos e análise de Fourier.

Programa

1. Introdução à eletrofisiologia
Conceito de eletrofisiologia
Potenciais de ação, propagação, sinais extracelulares
Princípios de eletrocardiografia (ECG), eletromiografia (EMG) e eletroencefalografia (EEG)

2. Sinais e sistemas
Caracterização e representação de sinais e sistemas discretos

3. Amostragem e reconstrução de sinais
Amostragem periódica de sinais contínuos
Análise nas frequências da amostragem periódica
Reconstrução de sinais contínuos a partir de amostras
Processamento discreto de sinais contínuos

4. A transformada Z
Definição, região de convergência, propriedades, transformada Z inversa

5. Análise de Fourier
As quatro formas de análise de Fourier
Revisões sobre a transformada de Fourier discreta em n
A DFT como amostragem da transformada de Fourier
Propriedades circulares da DFT
O cálculo rápido da DFT através da FFT

6. Filtros discretos
Tipos de filtros e sua vocação
Função de transferência, representação polo-zero e Resposta em frequência
Noção de atraso de grupo e sistema inverso
Filtros de fase mínima e de fase máxima
Filtros FIR de fase linear: tipos I, II, III e IV
Projeto de filtros IIR e FIR
Estruturas de realização de filtros discretos FIR e IIR

7. Autocorrelação e correlação cruzada como casos especiais da convolução discreta
Teorema de Wiener Khinchine
Correlação rápida usando a FFT

8. Introdução à estimação espectral
A DFT como um banco uniforme de filtros
Estimação espectral usando a DFT (periodograma, espectrograma)

9. Processamento de sinais fisiológicos
Exemplos: implantes cocleares, pacemakers e interfaces cérebro-computador

Bibliografia Obrigatória

Oppenheim, Alan V.; Discrete-Time Signal Processing. ISBN: 0-13-216771-9

Bibliografia Complementar

Bronzino, Joseph Daniel, 1937- 340; The biomedical engineering handbook
Enderle, Joseph Bronzino John; Introduction to Biomedical Engineering. ISBN: 0-12-238662-0
Bruce, Eugene N.; Biomedical signal processing and signal modeling. ISBN: 0-471-34540-7

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

A metodologia de ensino baseia-se em aulas teórico-práticas e aulas práticas laboratoriais. As primeiras incluem a apresentação teórica e ilustração dos conteúdos da unidade curricular usando suporte multimédia, bem como a discussão de problemas e casos concretos de aplicação. Nestas aulas são ainda colocadas questões de escolha múltipla que visam testar o acompanhamento dos conteúdos.

As aulas práticas laboratoriais envolvem a resolução convencional ou em ambiente Matlab de exercícios propostos para um domínio esclarecido dos conteúdos, e também a realização de trabalhos experimentais usando Matlab e a plataforma Biopac de aquisição e análise de sinal fisiológico. Haverá igualmente lugar nas aulas práticas laboratoriais à realização de mini-testes ao longo do semestre, assim como a um projecto "study case" a realizar durante a parte final do semestre.

Software

Matlab 6 R12.1

Palavras Chave

Ciências Tecnológicas > Tecnologia > Tecnologia de computadores > Processamento de sinal

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	65,00
Participação presencial	7,00
Teste	8,75
Trabalho de campo	8,75
Trabalho laboratorial	10,50
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	70,00
Frequência das aulas	70,00
Trabalho de campo	16,00
Trabalho laboratorial	6,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

A classificação de frequência (F), indispensável para acesso ao exame final, é atribuída a todos os estudantes que não excedam o limite de faltas (previsto nas Normas Gerais de Avaliação) e que tenham realizado os mini-testes, trabalhos de laboratório e projecto "study case" previstos ao longo do semestre. As classificações de mini-teste (individuais) são ponderadas a 25%, as dos trabalhos de laboratório (grupos de dois estudantes) são ponderadas a 25% e o projecto "study case" (grupo típico de três estudantes) é ponderado a 25%. Serão ainda realizadas em certas aulas TP questões de acompanhamento de aula que são coletivamente ponderadas a 25%. É exigida a classificação mínima de 7 valores para acesso a exame final.

Fórmula de cálculo da classificação final

O exame final consta de uma prova escrita com a duração de 2 horas, sem consulta de apontamentos, para além do formulário da unidade curricular. 

A classificação final (C) será obtida da classificação da frequência (F) e da classificação da prova escrita (E) através da fórmula: 

C = 0.35F + 0.65E. 

Todas as classificações referem-se à escala [0, 20]. É exigida a classificação mínima de 7 valores a qualquer das componentes. Ajustes residuais poderão ter lugar em função da assiduidade e participação do estudante nas aulas. 

Avaliação especial (TE, DA, ...)

Ao abrigo do número 6 do Artigo 5° da Normas Gerais de Avaliação, os estudantes sem classificação de frequência devem realizar uma prova prática adicional com a utilização da ferramenta Matlab.