Materia
Procesamiento y Simulación de Datos Biológicos
Datos generales de la materia
- Modalidad
- Virtual
- Idioma
- Castellano
Descripción y contextualización de la asignatura
En esta materia se desea que el alumno adquiera conocimientos en relación con el tratamiento y procesamiento de los diversos datos que se pueden adquirir en un sistema biomédico. Se hará especial énfasis en aquellos datos obtenidos en sistemas biológicos, desarrollando todos los conceptos teórico-prácticos necesarios para afrontar las diversas fases de tratamiento, interpretación, análisis, procesamiento y reproducción de dichos datos.Dentro de estas técnicas se incluyen las más relevantes en el análisis multivariable: clustering, análisis en componentes principales, regresión múltiple y análisis discriminante.
Además, se introducirán conceptos relacionados con la Inteligencia Computacional. Las diversas técnicas procedentes de dicho campo son ampliamente utilizadas hoy en día en el procesamiento de información, mostrando una gran aceptación y extensa aplicación dentro del mundo de la Medicina. En particular se estudiarán las Redes Neuronales Artificiales como medio apropiado para el procesamiento de información y herramienta de clasificación de datos.
Por otra parte, se recibirá la formación necesaria para poder modelizar sistemas biológicos, y conocer las diferentes metodologías que se pueden aplicar en la identificación de los modelos y en la estimación paramétrica correspondiente. También se presentarán técnicas para la caracterización de los comportamientos no lineales que se pueden encontrar en los sistemas biológicos.
Profesorado
Nombre | Institución | Categoría | Doctor/a | Perfil docente | Área | |
---|---|---|---|---|---|---|
ALVAREZ DIAZ, ANTONIA ANGELES | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Titular De Universidad | Doctora | No bilingüe | Biología Celular | antoniaangeles.alvarez@ehu.eus |
HERNANDEZ GOMEZ, MARIA DEL CARMEN | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Titular De Universidad | Doctora | No bilingüe | Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial | mamen.hernandez@ehu.eus |
IRIGOYEN GORDO, ELOY | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Titular De Universidad | Doctor | No bilingüe | Ingeniería de Sistemas y Automática | eloy.irigoyen@ehu.eus |
LOPEZ DE IPIÑA PEÑA, MIREN KARMELE | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Pleno | Doctora | Bilingüe | Ingeniería de Sistemas y Automática | karmele.ipina@ehu.eus |
Competencias
Denominación | Peso |
---|---|
Facilitar conocimientos acerca de las técnicas más relevantes en el análisis multivariante estadístico: clustering, análisis en componentes principales, regresión múltiple y análisis discriminante. | 20.0 % |
Mostrar los tópicos más relevantes de la estadística a fin de proporcionar las bases teóricas y prácticas para el correcto desarrollo e interpretación de estudios en el área clínica. | 20.0 % |
Proporcionar los fundamentos necesarios para realizar el modelado de diversos sistemas biológicos mediante técnicas clásicas y basadas en Inteligencia Computacional. | 20.0 % |
Introducir diversas técnicas de la Inteligencia Computacional para apoyar los estudios de sistemas biológicos. | 20.0 % |
Profundizar en el estudio de las Redes Neuronales Artificiales, dirigidas al procesamiento, análisis y simulación de sistemas biológicos. | 20.0 % |
Tipos de docencia
Tipo | Horas presenciales | Horas no presenciales | Horas totales |
---|---|---|---|
Magistral | 20 | 30 | 50 |
Seminario | 20 | 30 | 50 |
Sistemas de evaluación
Denominación | Ponderación mínima | Ponderación máxima |
---|---|---|
Examen tipo test | 20.0 % | 60.0 % |
Preguntas a desarrollar | 20.0 % | 20.0 % |
Convocatoria ordinaria: orientaciones y renuncia
En este apartado es de aplicación la Normativa de gestión de Másteres Oficiales, en el Capítulo III: Docencia y calificaciones (http://www.ehu.eus/es/web/estudiosdeposgrado-graduondokoikasketak/content/-/asset_publisher/ZcG4/content/normativa-master-capitulo-iii?redirect=http%3A%2F%2Fwww.ehu.eus%2Fes%2Fweb%2Festudiosdeposgrado-graduondokoikasketak%2Fmaster-kudeaketa-arauak%3Fp_p_id%3D101_INSTANCE_yL3m%26p_p_lifecycle%3D0%26p_p_state%3Dnormal%26p_p_mode%3Dview%26p_p_col_id%3Dcolumn-2%26p_p_col_count%3D2)La materia tiene programada una evaluación continua, donde los ejercicios y tareas evaluables han de entregarse al profesorado correspondiente antes de que termine el plazo programado en el calendario docente para cada materia.
El nivel de aprendizaje conseguido por el alumnado se expresará con calificaciones numéricas en escala de 0 a 10, con expresión de un decimal, a la que podrá añadirse su correspondiente calificación cualitativa:
a) 0,0 a 4,9 Suspenso (SS)
b) 5,0 a 6,9 Aprobado (AP)
c) 7,0 a 8,9 Notable (NT)
d) 9,0 a 10 Sobresaliente (SB)
Se podrán conceder matrículas de honor, a razón de una por cada veinte estudiantes o fracción de veinte, considerando el acta como única para el total de estudiantes por materia.
Adicionalmente, los y las estudiantes podrán presentar su renuncia a la convocatoria de evaluación mediante un escrito dirigido al coordinador del equipo docente de la materia, en un plazo no inferior a diez días antes de la fecha en la que está programada el final de la evaluación de la misma.
Convocatoria extraordinaria: orientaciones y renuncia
En las convocatorias extraordinarias, cuando no sea posible mantener el sistema de evaluación fijado, se establecerá un sistema que permita acreditar la consecución de conocimientos y competencias inherentes a la asignatura. Podrá constar de una única prueba final, configurada de tal forma que comprenda el 100% de la materia, o podrá ponderar algunos de los resultados del sistema de evaluación fijado en la convocatoria ordinaria. Si, por la naturaleza y contenidos de la asignatura, deben acreditarse otros niveles de la misma, como puede ser la realización adecuada de determinadas actividades, la prueba final podrá complementarse con la acreditación de haber superado tales niveles.Temario
Materia: PROCESAMIENTO Y SIMULACIÓN DE DATOS BIOLÓGICOS (4 créditos ECTS)Temario:
1: Modelización de biosistemas
2: Bioestadística médica aplicada
3: Análisis multivariante de datos biológicos
4: Dinámica y simulación de redes neuronales
5: Redes neuronales artificiales para modelado y clasificación
Bibliografía
Bibliografía básica
Handbook of Statistical Analysis and Data Mining Applications. Robert Nisbet and John Elder IV and Gary Miner. Academic Press, 2009Applied Multivariate Data Analysis. Brian S. Everitt and Graham Dunn. Wiley, 2001
HANDBOOK OF APPLIED MULTIVARIATE STATISTICS AND MATHEMATICAL MODELING. Howard Tinsley and Steven Brown, eds. Academic Press, 2000
Using Multivariate Statistics (4th Edition). Barbara G. Tabachnick and Linda S. Fidell. Allyn & Bacon, 2000Redes de Neuronas Artificiales. Autor: P. Isasi; I. M. Galván.. Editorial: Prentice Hall. ISBN: 84-205-4025-0
Artificial Intelligence Structures and strategies for complex problem solving, second edition. Autor: F. Luger George, A. Stubblefield William. Editorial: Addison Wesley. ISBN: 0805347801
Inteligencia artificial un enfoque moderno . Autor: Stuart Russell, Peter Norvig. Editorial: Prentice Hall. ISBN: 842054003x
Computational Intelligence in Biomedical Engineering. Autor: R. Begg; D.T.H. Lai; M. Palaniswami . Editorial: CRC Press / Taylor & Francis. ISBN: 0-8493-4080-2
Bioestadística para las Ciencias de la Salud . Autor: Martín Andrés y J. D. Luna del Castillo 2004. Editorial Norma.
Statistical Methods for the Analysis of Biomedical Data. Autor: R.F. Woolson (1987). Editorial: J. Wiley
Colección de Problemas de Bioestadística. Autor: Calasanz M.J., García-Granero M.. Editorial: Newbook, 2000.
Endogenous and Exogenous Regulation and control of Phisiological Systems.. Autor: Robert B. Northrop. Editorial: Champan&Hall/CRC 1999
Bibliografía de profundización
Bioestadística AplicadaAutor: García-Granero M., Calasanz M.J.
Editorial: Newbook, 2001
Phisiological Control Systems: Analysis, Simulation, and Estimation
Autor: Michael C.K.Khoo
Editorial: (IEEE Press Series on Biomedical Enginieering), Wiley-IEEE Press, 1999.
Neural Networks for Modelling and Control of Dynamic Systems
Autor: M. Norgaard, O. Ravn, N. K. Poulsen, and L. K. Hansen, 2000
Editorial: Springer
ISBN: 1-85233-227-1
Redes Neuronales y Sistemas Borrosos
Autores: Bonifacio Martín del Brío, Alfredo Sanz Molina, 2001
Editorial: RA-MA
ISBN: 84-7897-466-0
Revistas
IEEE Transactions on Neural NetworksNeural Computation. MIT Press Cambridge, MA
Neural Networks. Pergamon Press, New York
Official Journals of INNS
Enlaces
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