Аннотация учебной программы дисциплины «Математические методы обработки медико-биологической информации»
| Вид материала | Документы |
Содержание2. Требования к уровню освоения дисциплины 3. Содержание дисциплины. Основные разделы |
- Аннотация примерной программы учебной дисциплины «Статистические методы обработки информации», 49.02kb.
- Аннотация учебной программы дисциплины «Компьютерные сети», 23.06kb.
- Рабочей программы учебной дисциплины математические методы и модели в экономике уровень, 37.32kb.
- Программа курса «Математические методы обработки геологической информации», 47.6kb.
- Аннотация программы учебной дисциплины наименование дисциплины, 52.96kb.
- Менеджмент магистратура, 108.61kb.
- Аннотация программы учебной дисциплины наименование, 75.96kb.
- Аннотация рабочей программы учебной дисциплины по выбору студентов предпринимательские, 65.8kb.
- Аннотация к курсу лекций «Оптические методы и устройства обработки информации», 35.54kb.
- Аннотация программы учебной дисциплины в3 Экономико-математические методы и модели, 19.22kb.
Аннотация учебной программы дисциплины «Математические методы обработки медико-биологической информации»
Общее количество кредитных единиц -5; количество часов – 180; из них аудиторные – 90 часов (36/36/18), самостоятельная работа – 90 часов.
1.Цели и задачи дисциплины
Цель дисциплины «Математические методы обработки медико-биологической информации» научить студента самостоятельно использовать доступный математический аппарат для оценки результатов измерения, оптимальному выбору теоретических и технических средств оценки результатов измерения.
Задача: сформировать общее представление о содержании, задачах и методах научно-обоснованных оценок результатов измерений в области медико-биологических исследований.
2. Требования к уровню освоения дисциплины
Выпускник должен обладать следующими компетенциями: способностью эксплуатировать современную физическую аппаратуру и оборудование (ПК-3); способностью пользоваться современными методами обработки, анализа и синтеза физической информации (ПК-6); способностью применять на практике базовые общепрофессиональные знания теории и методов физических исследований (в соответствии с профилем подготовки) (ПК-5); способностью приобретать новые знания, используя современные образовательные и информационные технологии (ОК-3); способностью собирать, обрабатывать и интерпретировать с использованием современных информационных технологий данные, необходимые для формирования суждений по соответствующим социальным, научным и этическим проблемам (ОК-4).
Знать –ключевые понятия, используемые в математическом моделировании при решении задач нахождения аналитических выражений, которые описывают закономерности результатов экспериментов.
Уметь – использовать пакеты прикладных программ для обработки результатов медико-биологических исследований.
Владеть – базовыми представлениями о методах оценок численных значений характеристик измеряемых величин.
3. Содержание дисциплины. Основные разделы
Специальные главы математической статистики. Таблицы сопряженности. Средства анализа и визуализации неколичественных данных. Алгоритмы оцифровки. Регрессия на главные компоненты. Отбор существенных переменных в задачах линейной регрессии. Вычислительные аспекты методов минимизации. Статистическое распознавание образов. Распознавание многомерных совокупностей. Распознавание одномерных совокупностей. Оптимизация временных и пространственных распознающих систем. Практические алгоритмы распознавания.
Составитель: Копылова И.Б., канд. физ.-мат. наук, доцент