SylabUZ

Wygeneruj PDF dla tej strony

Zagadnienia inżynierskie w medycynie - opis przedmiotu

Informacje ogólne
Nazwa przedmiotu Zagadnienia inżynierskie w medycynie
Kod przedmiotu 06.9--WM-IB-D-07_19
Wydział Wydział Mechaniczny
Kierunek Inżynieria biomedyczna
Profil ogólnoakademicki
Rodzaj studiów drugiego stopnia z tyt. magistra inżyniera
Semestr rozpoczęcia semestr zimowy 2022/2023
Informacje o przedmiocie
Semestr 1
Liczba punktów ECTS do zdobycia 4
Typ przedmiotu obowiązkowy
Język nauczania polski
Sylabus opracował
  • dr hab. inż. Tomasz Klekiel, prof. UZ
Formy zajęć
Forma zajęć Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) Forma zaliczenia
Laboratorium 30 2 18 1,2 Zaliczenie na ocenę
Wykład 30 2 18 1,2 Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

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.

Wymagania wstępne

brak

Zakres tematyczny

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.

Metody kształcenia

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

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu Symbole efektów Metody weryfikacji Forma zajęć

Warunki zaliczenia

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

Literatura podstawowa

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

Literatura uzupełniająca

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.

Uwagi


Zmodyfikowane przez dr hab. inż. Tomasz Klekiel, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 18-10-2022 07:32)