Curso actualmente no disponible
Análisis de series de tiempo en medicina usando Matlab y Python
Curso
Virtual
Descripción
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Tipología
Curso
-
Nivel
Nivel intermedio
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Metodología
Virtual
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Horas lectivas
12h
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Duración
3 Semanas
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Campus online
Sí
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Servicio de consultas
Sí
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Clases virtuales
Sí
Este Seminario de Excelencia está dirigido a profesionales de sector de la salud, psicología, biología y áreas afines que deseen conocer las bases del análisis de series de tiempo o señales biomédicas en el computador, usando los programas Matlab y Python. A través de talleres prácticos, el curso abordará conceptos que van desde la adquisición y digitalización de información médica hasta diferentes técnicas de análisis de señales en tiempo y frecuencia. Adicionalmente se espera que los estudiantes adquieran bases de programación en Matlab y Python que les permitan obtener información de sus datos biomédicos en el computador. Se espera que al finalizar el Seminario de Excelencia el estudiante pueda caracterizar sus datos a través de diferentes medidas estadísticas, ser capaz de obtener y analizar los diferentes componentes frecuenciales presentes en las señales de estudio, realizar transformadas tiempo-frecuencia que le permitirán una mejor localización de la información en estos dos dominios, implementar filtros digitales para una selección deseada de rangos de frecuencias, detectar eventos de interés a través de cambios de amplitud y potencia.
A tener en cuenta
Al finalizar el Seminario de Excelencia, el estudiante estará en capacidad de realizar los siguientes análisis de datos biomédicos usando Python y Matlab: Caracterizar sus datos a través de diferentes medidas estadísticas. Obtener y analizar los diferentes componentes frecuenciales presentes en las señales de estudio. Realizar transformadas tiempo-frecuencia que le permitirán una mejor localización de la información en estos dos dominios. Implementar filtros digitales para una selección deseada de rangos de frecuencias. Detectar eventos de interés a través de cambios de amplitud y potencia.
El Seminario de Excelencia está dirigido a profesionales de sector de la salud, psicología, biología y áreas afines que deseen conocer las bases del análisis de series de tiempo y señales biomédicas en el computador a través de los programas Matlab y Python. No se requiere ningún conocimiento previo en análisis de señales o programación para poder tomarlo, aunque una experiencia previa en programación con cualquiera de estos dos programas facilitará la adquisición de los conceptos trabajados a lo largo del curso.
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Materias
- Detección de eventos discretos
- Implementación de filtros
- Localización de oscilaciones
- Python
- Excelencia
- Señales biomédicas
- Análisis de series de tiempo
- Eventos
- Muestreo de señales
- Herramientas básicas de programación
Profesores
Mario Valderrama
Docente
Ingeniero Eléctrico de la Universidad de los Andes, Magíster en Ingeniería Eléctrica con énfasis en áreas biomédicas de esta misma universidad. M.Sc. y Ph.D. en neurociencias en Francia. Desde el año 2013 es profesor del Departamento de Ingeniería Biomédica de la Universidad de los Andes donde lidera el área de señales biomédicas y neurociencias. Sus investigaciones se enfocan en el análisis de señales cerebrales en contextos de sueño, epilepsia e interfaces cerebro-máquina. En docencia, ha estado a cargo durante varios años de cursos de programación científica, análisis de señales biomédicas
Programa académico
- Introducción al análisis de series de tiempo y señales biomédicas.
- Muestreo de señales y obtención de series de tiempo.
- Herramientas básicas de programación en Matlab y Python.
- Caracterización de señales a partir de medidas estadísticas. Detección de patrones: correlación y convolución de señales.
- Detección y localización de oscilaciones: transformada tiempo-frecuencia.
- Descomposición en frecuencia: transformada discreta de Fourier.
- Selectividad en frecuencia: diseño e implementación de filtros.
- Detección de eventos discretos.
Información adicional
Análisis de series de tiempo en medicina usando Matlab y Python