logo
Karta przedmiotu
logo

Informatyka w medycynie

Podstawowe informacje o zajęciach

Cykl kształcenia: 2024/2025

Nazwa jednostki prowadzącej studia: Wydział Elektrotechniki i Informatyki

Nazwa kierunku studiów: Informatyka

Obszar kształcenia: nauki techniczne

Profil studiów: ogólnoakademicki

Poziom studiów: pierwszego stopnia

Forma studiów: niestacjonarne

Specjalności na kierunku: AA - inżynieria systemów informatycznych, AI - Sztuczna inteligencja, TT - informatyka w przedsiębiorstwie, Z - inżynieria systemów złożonych

Tytuł otrzymywany po ukończeniu studiów: inżynier

Nazwa jednostki prowadzącej zajęcia: Katedra Elektrotechniki i Podstaw Informatyki

Kod zajęć: 11733

Status zajęć: obowiązkowy dla specjalności AI - Sztuczna inteligencja, TT - informatyka w przedsiębiorstwie

Układ zajęć w planie studiów: sem: 8 / W15 L10 / 3 ECTS / Z

Język wykładowy: polski

Imię i nazwisko koordynatora 1: dr inż. Grzegorz Drałus

Imię i nazwisko koordynatora 2: dr hab. inż. prof. PRz Damian Mazur

Cel kształcenia i wykaz literatury

Główny cel kształcenia: Zadaniem przedmiotu jest zaznajomienie studentów z możliwościami zastosowań szeroko rozumianej informatyki w medycynie i naukach biomedycznych.

Ogólne informacje o zajęciach: Celami praktycznymi przedmiotu są : przekazanie podstawowych informacji o typach danych medycznych, sposobach ich pozyskiwania, kodowania i elektronicznego przechowywania; nabycie podstawowej wiedzy w zakresie przetwarzania i analizy danych medycznych zarówno metodami statystycznymi jak i pochodzącymi z dziedziny sztucznej inteligencji; pokazanie możliwości zastosowania technik wspomagania decyzji w systemach medycznych; demonstracja zastosowań technik multimedialnych i Internetu w naukach biomedycznych; przekazanie podstawowych informacji o organizacji jednostek opieki medycznej, przepływie informacji wewnątrz nich.

Materiały dydaktyczne: pei.prz.edu.pl/dydaktyka

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć
Literatura wykorzystywana podczas zajęć wykładowych
1 Tadeusiewicz R., Wajs R. Informatyka Medyczana UMCS, Lublin, 2011. 2011
2 Nałęcz M Biocybernetyka i inżynieria biomedyczna, T2, Biopomiary, Akademicka Oficyna Wydawnicza. 2001
3 Xiong j. Podstawy bioinformatyki UWU. 2009
4 4. Nowak-Brzezińska A., Wakulicz-Deja A., Przybyła-Kasperek M., Simiński R. Systemy Ekspertowe Exit. 2021
Literatura wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/innych
1 Doroszewski J., Tarnecki R., Zmysłowski W., (red.) Biosystemy, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa. 2005
2 Tadeusiewicz R. (red.) Inżynieria biomedyczna AGH Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne. 2008
3 Cytowski J., Gielecki J., Gola A. Cyfrowe przetwarzanie obrazów medycznych. Algorytmy. Technologie. Zastosowania AOW Exit. 2008
4 Michalski K. Demonstracyjne bazy wiedzy pakietu Sphinx. Kody źródłowe Katowice. 2004
Literatura do samodzielnego studiowania
1 Zieliński K.W. Strzelecki M. Komputerowa analiza obrazu biomedycznego. Wstęp do morfometrii i patologii ilościowej, Wydawnictwo Naukowe PWN, .. 2002
2 Kącki E., Kulikowski J.L., Nowakowski A., Waniewski E. (red.) Systemy komputerowe i teleinformatyczne w służbie zdrowia. Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna 2 Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit. 2002

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy/umiejętności/kompetencji społecznych

Wymagania formalne: Systemy operacyjne , sieci komputerowe – podstawy (znajomość budowy sieci komputerowych, protokołów sieciowych), bazy danych

Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: Wiedza dotycząca budowy systemów operacyjnych, rodzajów baz danych

Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: Umiejętność wykorzystywania dowolnego języka programowania, technologią sieci web, bazami danych, przetwarzaniem sygnałów i obrazów

Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: Student powinien umieć pracować indywidualnie jaki i w zespole

Efekty kształcenia dla zajęć

MEK Student, który zaliczył zajęcia Formy zajęć/metody dydaktyczne prowadzące do osiągnięcia danego efektu kształcenia Metody weryfikacji każdego z wymienionych efektów kształcenia Związki z KEK Związki z PRK
01 umiejętność pozyskiwania informacji medycznych z baz danych i internetu wykład, laboratorium zaliczenie cz. ustna, prezentacja projektu K_W04++
K_U20+
K_K01+
P6S_KK
P6S_UU
P6S_UW
P6S_WG
02 umiejętność przetwarzania danych statystycznych, obrazów i sygnałów wykład zaliczenie cz. praktyczna K_U04++
K_U20++
P6S_UK
P6S_UW
03 umiejętność analizy i wnioskowania informacji z danych medycznych oraz urządzeń medycznych wykład zaliczenie cz. praktyczna K_U04++
K_U20+
K_K01+
P6S_KK
P6S_UK
P6S_UU
P6S_UW

Uwaga: W zależności od sytuacji epidemicznej, jeżeli nie będzie możliwości weryfikacji osiągniętych efektów uczenia się określonych w programie studiów w sposób stacjonarny w szczególności zaliczenia i egzaminy kończące określone zajęcia będą mogły się odbywać przy użyciu środków komunikacji elektronicznej (w sposób zdalny).

Treści kształcenia dla zajęć

Sem. TK Treści kształcenia Realizowane na MEK
8 TK01 Wprowadzenie do Informatyki Medycznej Specyfika medycznych systemów informacyjnych. Modele informacyjne jednostek opieki medycznej oraz przepływ informacji o leczeniu pacjenta na przykładzie szpitala. Typy danych medycznych i ich źródła. Metody zapisu i elektronicznego przechowywania danych edycznych. W1 MEK01 MEK02
8 TK02 Akwizycja danych medycznych: dane wyrażone w języku naturalnym, dane pomiarowe. W4, L1 MEK01
8 TK03 Przegląd wybranych urządzeń diagnostycznych: ultradźwiękowe (USG), bioelektryczne (EKG, EEG), radiacyjne (RTG, TK), emisyjne (tomograf NMR), mikroskopia optyczna i elektronowa. Telemedycyna z wykorzystaniem Internetu. Systemy edukacyjne. W3, L2 MEK01 MEK02
8 TK04 Dane obrazowe w medycynie: typy, specyfika, metody pozyskiwania, przetwarzanie, wnioskowanie z danych obrazowych. Statystyczna analiza danych medycznych: wnioskowanie statystyczne - przykłady zastosowań. W4, L3 MEK02 MEK03
8 TK05 Systemy ekspertowe w medycynie. Architektura systemów ekspertowych. Narzędzia do tworzenia systemów ekspertowych, systemy szkieletowe, systemy hybrydowe. Budowa bazy wiedzy. Metody reprezentacji wiedzy, sposoby reprezentacji. W5, W6, L4 MEK01 MEK02 MEK03
8 TK06 Metody pozyskiwanie wiedzy. Strategie przeszukiwań. Metody wnioskowania, wnioskowanie w przód, wnioskowanie wstecz, sterowanie wnioskowaniem. W7, L5 MEK01 MEK02 MEK03
8 TK07 Projektowania systemów informatycznych z uwzględnieniem specyfiki służby zdrowia i aplikacji medycznych W8 MEK03

Nakład pracy studenta

Forma zajęć Praca przed zajęciami Udział w zajęciach Praca po zajęciach
Wykład (sem. 8) Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.
Uzupełnienie/studiowanie notatek: 10.00 godz./sem.
Studiowanie zalecanej literatury: 15.00 godz./sem.
Laboratorium (sem. 8) Przygotowanie do laboratorium: 10.00 godz./sem.
Godziny kontaktowe: 10.00 godz./sem.
Dokończenia/wykonanie sprawozdania: 15.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 8) Przygotowanie do konsultacji: 1.00 godz./sem.
Udział w konsultacjach: 1.00 godz./sem.
Zaliczenie (sem. 8) Przygotowanie do zaliczenia: 5.00 godz./sem.
Zaliczenie pisemne: 2.00 godz./sem.

Sposób wystawiania ocen składowych zajęć i oceny końcowej

Forma zajęć Sposób wystawiania oceny podsumowującej
Wykład Test pisemny
Laboratorium Oceny ze sprawozdań oraz samodzielnego zadania (projektu)
Ocena końcowa średnia ważona ocen z testu i laboratorium (40% test, 60% laboratorium)

Przykładowe zadania

Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
(-)

Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
(-)

Inne
(-)

Czy podczas egzaminu/zaliczenia student ma możliwość korzystania z materiałów pomocniczych : nie

Treści zajęć powiazane są z prowadzonymi badaniami naukowymi: tak

1 D. Kalandyk; B. Kwiatkowski; D. Mazur CNC Machine Control Using Deep Reinforcement Learning 2024
2 G. Drałus; G. Karnas; G. Masłowski Identification of cloud-to-ground lightning and intra-cloud lightning based on their radiated electric field signatures using different types of neural networks and machine learning classifiers 2024
3 J. Bartman; T. Kwater; B. Kwiatkowski; D. Mazur An off-line application that determines the maximum accuracy of the realization of reference points from G-code for given parameters of CNC machine dynamics 2024
4 M. Kolcun; D. Martinko; D. Mazur; D. Medved Planning of the Optimal Performance of Household Photovoltaics and Battery Storage within Consideration of Investment Return 2024
5 D. Kalandyk; B. Kwiatkowski; D. Mazur Application of Mamdani Fuzzy Logic Inference System to Optimise CNC Machine Motion Dynamics 2023
6 G. Dec; D. Mazur; D. Rzońca Urządzenie zabezpieczające powierzchnie płaskie, zwłaszcza powierzchnie paneli fotowoltaicznych 2023
7 G. Drałus Metody śledzenia punktu MPP modułu fotowoltaicznego 2023
8 G. Drałus; J. Drałus; J. Kusznier; D. Mazur Application of Artificial Intelligence Algorithms in Multilayer Perceptron and Elman Networks to Predict Photovoltaic Power Plant Generation 2023
9 L. Bena; J. Dzmura; D. Martinko; D. Mazur; D. Medved; M. Oliinyk Assessing the Effects of Smart Parking Infrastructure on the Electrical Power System 2023
10 M. Hubacz; D. Mazur; B. Pawłowicz; M. Salach; M. Skoczylas; B. Trybus Navigation and mapping of closed spaces with a mobile robot and RFID grid 2023
11 B. Kopchak; M. Koryl; T. Kwater; B. Kwiatkowski; Y. Marushchak; D. Mazur Approximation of Fractional Order PIλDμ-Controller Transfer Function Using Chain Fractions 2022
12 I. Bilyakovskyy; D. Kalandyk; B. Kwiatkowski; O. Makarchuk; D. Mazur; I. Shchur; V. Turkovskyi Improved Matlab/Simulink model of dual three-phase fractional slot and concentrated winding PM motor for EV applied brushless DC drive 2022
13 J. Bartman; T. Kwater; B. Kwiatkowski; D. Mazur Analiza zborności parametrów odbiorników energii elektrycznej w kontekście bezinwazyjnej identyfikacji urządzeń 2022
14 K. Balawender; R. Brodowski; G. Budzik; J. Cebulski; D. Filip; K. Kroczek; B. Lewandowski; A. Mazur; D. Mazur; M. Oleksy; S. Orkisz; Ł. Przeszłowski; J. Szczygielski; P. Turek Characterisation of Selected Materials in Medical Applications 2022
15 K. Bulanda; K. Czech; D. Krajewski; G. Masłowski; D. Mazur; M. Oleksy; R. Oliwa Methods for Enhancing the Electrical Properties of Epoxy Matrix Composites 2022
16 A. Czmil; G. Drałus; D. Mazur Automatic Detection and Counting of Blood Cells in Smear Images Using RetinaNet 2021
17 D. Mazur; A. Rózowicz; S. Rózowicz; M. Włodarczyk; A. Zawadzki Assessment of the Impact of Per Unit Parameters Errors on Wave and Output Parameters in a Transmission Line 2021
18 D. Mazur; A. Różowicz; S. Różowicz; M. Włodarczyk; A. Zawadzki Modelling an induction coil with fractional-order magnetic coupling in an ignition system of internal combustion engines 2021
19 G. Dec; G. Drałus; B. Kwiatkowski; D. Mazur Forecasting Models of Daily Energy Generation by PV Panels Using Fuzzy Logic 2021
20 J. Bartman; P. Hawro; T. Kwater; D. Mazur The algorithm of adaptive determination of amplification of the PD filter estimating object state on the basis of signal measurable on-line 2021
21 P. Hawro; L. Kasha; B. Kopchak; B. Kwiatkowski; A. Lozynskyy; O. Lozynskyy; Y. Marushchak; D. Mazur; R. Pękala; B. Twaróg; R. Ziemba Formation of Characteristic Polynomials on the Basis of Fractional Powers j of Dynamic Systems and Stability Problems of Such Systems 2021
22 D. Aebisher; D. Bartusik-Aebisher; A. Czmil; D. Mazur Trastuzumab Efficacy Quantified by Fluorine-19 Magnetic Resonance Imaging 2020
23 D. Aebisher; D. Bartusik; A. Czmil; D. Mazur Evaluation of mr relaxation times following trastuzumab treatment of breast cancer cells in a 3d bioreactor 2020
24 G. Drałus; T. Rak Prognozowanie w horyzoncie jednej godziny produkcji energii przez panel fotowoltaiczny 2020
25 G. Drałus; T. Rak Programowanie równoległe w hybrydowym środowisku MPI i OpenMP na klastrze serwerów 2020
26 J. Bartman; B. Kwiatkowski; D. Mazur The quality of data and the accuracy of energy generation forecast by artificial neural networks 2020
27 L. Gołębiowski; M. Gołębiowski; D. Mazur; A. Smoleń Direct Consideration of Eddy Current Losses in Laminated Magnetic Cores in Finite Element Method (FEM) Calculations Using the Laplace Transform 2020
28 A. Czmil; S. Czmil; D. Mazur A Method to Detect Type 1 Diabetes Based on Physical Activity Measurements Using a Mobile Device 2019
29 D. Mazur Opracowanie na podstawie wyników prac B+R modułów wyposażonych w inteligentne metody przetwarzania danych oraz bezrdzeniowe czujniki prądu wykonane w technologii wielowarstwowych obwodów drukowanych na rzecz stworzenia kompleksowego narzędzia optymalizującego koszty i zużycie energii elektrycznej w zakładach przemysłowych współzasilanych z OZE 2019
30 G. Dec; D. Mazur; D. Rzońca Urządzenie zabezpieczające powierzchnie płaskie, zwłaszcza powierzchnie paneli fotowoltaicznych 2019
31 K. Baran; D. Mazur; A. Różowicz; S. Różowicz; H. Wachta Thermal Analysis of the Factors Influencing Junction Temperature of LED Panel Sources 2019
32 L. Gołębiowski; M. Gołębiowski; D. Mazur; A. Smoleń Analysis of axial flux permanent magnet generator 2019
33 L. Gołębiowski; M. Gołębiowski; D. Mazur; A. Smoleń Computationally Efficient Method of Co-Energy Calculation for Transverse Flux Machine Based on Poisson Equation in 2D 2019
34 L. Gołębiowski; M. Gołębiowski; D. Mazur; A. Smoleń; Z. Szczerba Modeling and Analysis of the AFPM Generator in a Small Wind Farm System 2019
35 M. Bolanowski; G. Budzik; D. Mazur; M. Oleksy; A. Paszkiewicz Analysis of possible SDN use in the rapid prototyping process as part of the Industry 4.0 2019
36 M. Dorozhovets; Y. Marushchak; D. Mazur Operational Estimating of Arcs Voltage of Arc Steel Furnace 2019
37 R. Hanus; C. Kreischer; D. Mazur Methods and Techniques of Signal Processing in Physical Measurements 2019