450-4111/01 – Modelování a simulace biologických systémů s umělou inteligencí (MaSBSsUI)
| Garantující katedra | Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrství | Kredity | 4 |
| Garant předmětu | Ing. Jan Kubíček, Ph.D. | Garant verze předmětu | Ing. Jan Kubíček, Ph.D. |
| Úroveň studia | pregraduální nebo graduální | Povinnost | povinně volitelný typu B |
| Ročník | 2 | Semestr | letní |
| | Jazyk výuky | čeština |
| Rok zavedení | 2025/2026 | Rok zrušení | |
| Určeno pro fakulty | FEI | Určeno pro typy studia | navazující magisterské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Cílem předmětu je, aby si posluchači osvojili moderní inteligentní metody zpracování biologických dat, které jsou aplikovatelné jak v oblasti modelování biologických systémů, tak extrakce znalostí na základě biologických signálů a obrazů. Předmět je složen ze dvou navazujících částí, které se zabývají modelováním vybraných biologických systémů, tak metodami strojového učení pro rozpoznání obsahu biologických informací. Absolventi předmětu budou schopni využívat znalosti z kybernetiky a strojového učení pro variabilní případy modelování a extrakce znalostí v oblasti biomedicínského inženýrství.
Vyučovací metody
Přednášky
Individuální konzultace
Cvičení (v učebně)
Ostatní aktivity
Anotace
Využití metod strojového učení v oblasti biomedicínského inženýrství. Řešení vybraných případů detekce, segmentace a klasifikace biologických signálů. Design, ladění a realizace metod strojového učení pro tréning a validaci supervizorního učení. Objektivní posouzení výkonu metod strojového učení na základě vybraných objektivizačních parametrů.
Povinná literatura:
Doporučená literatura:
[1] Tiefenbach,P: Biokybernetika, Sylaby na WWW stránkách katedry, 2002,
[2] Penhaker,M: Biokybernetika, Sylaby na WWW stránkách katedry, 2002,
[3] Samson Wright: Klinická fyziologie Praha 1987.
[4] Stefan Silbernagl, Agamemnom Despopoulos: Atlas fyziologie člověka. Praha 1984.
[5] Wiliam F. Canong: Přehled lékařské fyziologie. Praha 1976.
[6] Hrazdíra, I.: Biofyzika. Praha, Avicenum 1990.
[7] Nečas, O.: Biologie. Praha, Avicenum 1982.
[8] Dvořák - Maršík - Andrej: Biotermodynamika. Praha, Akademia, 1985.
Hrazdíra, I.: Biofyzika. Praha, Avicenum 1990.
Nečas, O.: Biologie. Praha, Avicenum 1982.
Dvořák - Maršík - Andrej: Biotermodynamika. Praha, Akademia, 1985.
Babloyantz, A.: Molecules, dynamics and life, J.Wiley, New York, 1986.
Talbot, S.a.: Systems physiology, J.Wiley, New York 1973.
Další studijní materiály
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
Praktická cvičení v laboratoři.
Podmínky udělení zápočtu: aktivní účast na cvičeních, odevzdání protokolů.
Klasifikovaný zápočet: Protokoly (40 bodů, min.20), písemný test (60 bodů, min.31).
Pro udělení zápočtu je vyžadována povinná účast na cvičeních minimálně 80% z proběhlých vyučovacích hodin.
E-learning
Další požadavky na studenta
Nejsou další požadavky na studenta.
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
Přednášky:
1. Definice systému, základní dělení, základní pojmy, zpětná vazba, popis systému, matematický aparát.
2. Modelování biologických systémů, postup při vytváření modelu, Modely statických systémů, modely dynamických systémů, stochastické modely biologických systémů, základní atributy systémů.
3. Lidský organismus jako systém – základní vlastnosti organismu, principy homeostatického řízení, řídicí mechanismy, stimuly, struktura biologického systému, receptory, homeostatická regulace, termoregulace
4. Neurofyziologie - nervový systém. Přenášení a zpracovávání informace v biologických systémech. Nervová, hormonální a humorální úroveň jejich řízení.
5. Srdce. Činnost srdce a význam regulačních mechanismů při zátěži. Cévní systém. Význam cévního řečiště pro oběh, možnosti a význam jeho regulace.
6. Regulace tepové frekvence, Stabilizace krevního tlaku
7. Dýchací systém. Řízení činnosti dýchacího systému. Funkce plic a její regulace v extrémních podmínkách. Regulace dýchání
8. Regulace vody v organismu, regulace glykemie, farmakokinetika
9. Úvod do strojového učení: vymezení oblastí supervizorního a nesupervizorního učení.
10. Principy návrhu systémů s využitím strojového učení, ladění, anotace dat a hyperparametry učení.
11. Metody objektivní evaluace výkonu strojového učení: parametry přesnosti a ztrátové funkce.
12. Příklady využití metod strojového učení pro rozpoznání obsahu signálů: metody detekce a klasifikace signálů.
13. Příklady využití metod strojového učení pro analýzu biologických obrazů: sémantická segmentace a konvoluční neuronové sítě.
14. Metody nesupervizorního učení pro zpracování biologických signálů a obrazů.
Laboratorní cvičení:
1. Úvod do teorie obyčejných diferenciálních rovnic: ODR I., II. řádu a jejich soustavy, obecné a partikulární řešení, Cauchyho úloha a Laplaceova transformace.
2. Řešení obyčejných diferenciálních rovnic v Simulinku. Numerické řešiče diferenciálních rovnic v prostředí MATLAB.
3. Analytické řešení a simulace populačních modelů.
4. Farmakokinetika: jedno kompartmentový a dvou kompartmentový model průchodu léčiva.
5. Analýza a simulace závislosti tepové frekvence na fyzické zátěži.
6. Modelování funkce ledvin při stabilizaci krevního tlaku.
7. Plicní kompartment: model koncentrace plynů v alveolech a ostatních tkáních.
8. Model regulace žaludeční kyselosti.
9. Přípravy modelů strojového učení: design modelu, nastavení hyperparametrů, tvorba anotovaných dat.
10. Design vybraných modelů strojového učení pro obecné příklady detekce významných událostí, klasifikace a regrese.
11. Metody detekce významných událostí z biologických signálů s využitím strojového učení.
12. Metody klasifikace biologických signálů s využitím strojového učení.
13. Metody sémantické segmentace pro automatickou detekci objektů z medicínských obrazů.
14. Konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci medicínských obrazů.
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky
Předmět neobsahuje žádné hodnocení.