1. SylabUZ
2. Faculty of Mechanical Engineering
3. winter term 2022/2023
4. Biomedical Engineering - Second-cycle studies leading to MSc degree
5. Zagadnienia inżynierskie w medycynie

Generate PDF for this page

Zagadnienia inżynierskie w medycynie - course description

Aim of the course

Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z wybranymi zagadnieniami inżynierskimi z zakresu medycznego oraz zdobycie umiejętności rozwiązywania prostych problemów inżynierskich związanych z szeroko rozumianą medycyną przy użyciu nowoczesnych metod i narzędzi komputerowych.

Prerequisites

Save changes

brak

Scope

Wykład:

1. Wprowadzenie. Informatyka w służbie inżyniera. (2 godz.)
2. Hipotezy badawcze. Wprowadzenie do planowania badań i eksperymentów. (2 godz.)
3. Środowiska programistyczne wykorzystywane w obliczeniach inżynierskich. (2 godz.)
4. Analiza statystyczna w medycynie (wybrane zagadnienia typu weryfikacja hipotez statystycznych, analiza korelacji, analiza regresji, analiza wielokrotna, raport statystyczny).  (2 godz.)
5. Analiza skupień (algorytmy hierarchiczne i niehierarchiczne). (2 godz.)
6. Metody planowania eksperymentu (dwupoziomowe, trójpoziomowe, wielopoziomowe, simpleksowe, optymalne). (2 godz.)
7. Ocena jakości produkty/procesu (analiza morfologiczna, metoda FMEA, metoda QFD). Metoda elementów skończonych. (2 godz.)
8. Podstawy optymalizacji jednokryterialnej. (2 godz.)
9. Podstawy optymalizacji wielokryterialnej.  (2 godz.)
10. Podstawy sztucznej inteligencji (algorytmy genetyczne/ewolucyjne, sztuczne sieci neuronowe, sztuczne systemy immunologiczne). (2 godz.)
11. Algorytmy genetyczne/ewolucyjne – przykłady i zastosowania. (2 godz.)
12. Podstawy teoretyczne do metody elementów skończonych. (2 godz.)
13. Problemy i rozwiązania zagadnień nieliniowych. (2 godz.)
14. Zagadnienia nieliniowości - przykłady. Problemy w zagadnieniach kontaktowych. (2 godz.)
15. Zaliczenie. (2 godz.)

Laboratorium

1. Analiza statystyczna na określonych zbiorach danych w wykorzystaniem pakiety statystycznego Statistica. (2 godz.)
2. Analiza skupień określonych zbiorowości danych w zastosowaniem pakietu Statistica 8. (2 godz.)
3. Tworzenie planów eksperymentu dla wybranych zadań w wykorzystaniem pakietu Statistica 8. (2 godz.)
4. Zautomatyzowane obliczenia inżynierskie - wprowadzenie. (2 godz.)
5. Zautomatyzowane obliczenia inżynierskie - oprogramowanie. (2 godz.)
6. Zautomatyzowane obliczenia inżynierskie – przykład obliczeniowy. (2 godz.)
7. Analiza morfologiczna dla wybranego problemu inżynierskiego. (2 godz.)
8. Analiza FMEA dla wybranego problemu inżynierskiego. (2 godz.)
9. Analiza QFD dla określonego, wybranego zagadnienia technicznego. (2 godz.)
10. Zastosowanie AG/AE do optymalizacji wielokryterialnej. (2 godz.)
11. Sztuczna sieć neuronowa w praktyce. Rozwiązywanie problemów podejmowania decyzji. (2 godz.)
12. Analiza MES wybranego elementu, np. implantu. Analiza wariantowa. (2 godz.)
13. Zagadnienie kontaktu w modelowaniu MES. (2 godz.)
14. Optymalizacja konstrukcji z wykorzystaniem obliczeń MES. (2 godz.)
15. Zaliczenie.

Teaching methods

Wykłady z wykorzystaniem technik multimedialnych oraz interakcja ze studentami. Wspólne rozwiązywanie problemów stanowiących przykłady do treści wykładów. Dyskusje.

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description	Outcome symbols	Methods of verification	The class form

Assignment conditions

Zaliczenie wykładu na podstawie kolokwium. Zaliczenie laboratorium na podstawie sprawozdań z ćwiczeń.

Recommended reading

1. King M.R., Mody N.A., Numerical and statistical methods for bioengineering, 2011

2. Rakowski G., Kacprzyk Z., MES w mechanice konstrukcji, Warszawa, 2005.

3. Proctor T., Twórcze rozwiązywanie problemów, Gdańsk, 2003.

4. Michalewicz Z., Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, WNT, Warszawa, 2003.

5. Gach D., Wykorzystanie analizy morfologicznej w rozwiązywaniu problemów, QnowHow.pl, 2005.

6. Osowski O., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, Warszawa, 1997.

7. Myszewski J.M., a.. b.. c.. FMEA (Analiza przyczyn i skutków wad), Warszawa, 1995.

8. Atkinson A.C., Donev A.N., Optimum experimental designs, Oxford, 1992.

9. Mańczak K., Technika planowania eksperymentu, WNT, Warszawa, 1976.

10. Polański Z., Planowanie doświadczeń w technice, PWN, Warszawa, 1984

Further reading

1. Zdanowicz R., Kost G., Wykorzystanie metody FMEA do poprawy jakości produktów, „Problemy jakości” nr 7/2001.

2. Goldberg D.E., Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa, 1995.

3. Dacko M., Borkowski W., Dobrociński S., Niezgoda T., Wieczorek M., Metoda Elementów Skończonych w mechanice konstrukcji, Warszawa, 1994.

4. Martyniak Z., Wstęp do inwentyki, Kraków, 1997.

5. Mańczak K., Metody identyfikacji wielowymiarowych obiektów sterowania, WNT, Warszawa, 1979.

6. Kasprzycki B.L., Planowanie eksperymentu. Podstawy matematyczne, WNT, Warszawa, 1976.

Notes

Modified by dr hab. inż. Tomasz Klekiel, prof. UZ (last modification: 18-10-2022 07:31)