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.

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, 2009

Applied 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 Aplicada



Autor: 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 Networks



Neural Computation. MIT Press Cambridge, MA



Neural Networks. Pergamon Press, New York



Official Journals of INNS

Enlaces

http://www.ehu.es/ccwintco/index.php/Portada



http://www.disa.bi.ehu.es/