phy820 - Theorie II (Processing and Analysis of Biomedical Data)

phy820 - Theorie II (Processing and Analysis of Biomedical Data)

Originalfassung Englisch PDF Download
Modulbezeichnung Theorie II (Processing and Analysis of Biomedical Data)
Modulkürzel phy820
Kreditpunkte 6.0 KP
Workload 180 h
(
Präsenzzeit: 56 Stunden Selbststudium: 124 Stunden
)
Einrichtungsverzeichnis Institut für Physik
Verwendbarkeit des Moduls
  • Master Hörtechnik und Audiologie (Master) > Mastermodule
Zuständige Personen
  • Brand, Thomas (Modulverantwortung)
  • Ewert, Stephan (Modulverantwortung)
  • Uppenkamp, Stefan (Modulverantwortung)
  • Brand, Thomas (Prüfungsberechtigt)
  • Ewert, Stephan (Prüfungsberechtigt)
  • Hohmann, Volker (Prüfungsberechtigt)
  • Lücke, Jörg (Prüfungsberechtigt)
  • Uppenkamp, Stefan (Prüfungsberechtigt)
Teilnahmevoraussetzungen
Bachelor in Hörtechnik und Audiologie oder entsprechend
Kompetenzziele
This course introduces basic concepts of statistics and signal processing and applies them to real world examples of biomedical data. In the second part of the course, recorded datasets are noise-reduced, analyzed, and discussed in views of which statistical tests and analysis methods are appropriate for the underlying data. The course forms a bridge between theory and application and offers the students the means and tools to set up and analyze their future data sets in a meaningful manner.
Modulinhalte
Normal distributions and significance testing, Monte-Carlo boot strap techniques, Linear regression, Correlation, Signal-to-noise estimation, Principal component analysis, Confidence intervals, Dipole source analysis, Analysis of variance. Each technique is explained, tested and discussed in the exercises
Literaturempfehlungen
- Kirkwood B.R. and Sterne A.C., Essential Medical Statistics: 2nd editition. Blackwell Science. Oxford, 2003 - Cho, Z.H. and Singh J. P. J. M.: Foundations of Medical Imaging. John Wiley, New York, 1993 - Kutz, J.N. Data-Driven Modeling and Scientific Computation: Methods for complex systems and Big Data. Oxford University Press, Oxford, 2013
Links
Unterrichtssprache Englisch
Dauer in Semestern 1 Semester
Angebotsrhythmus Modul Wintersemester
Aufnahmekapazität Modul unbegrenzt
Hinweise
Vorlesung: 2 SWS, Übungen: 2 SWS
Modulart Pflicht / Mandatory
Modullevel MM (Mastermodul / Master module)
Lehrveranstaltungsform Kommentar SWS Angebotsrhythmus Workload Präsenz
Vorlesung 2 SoSe oder WiSe 28
Übung 2 -- 28
Präsenzzeit Modul insgesamt 56 h
Prüfung Prüfungszeiten Prüfungsform
Gesamtmodul
eine Klausur

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