Traitement du signal biomédical : Analyse des signaux ECG, EEG et EMG

Comprendre l'activité électrique du corps humain est cruciale pour les diagnostics de soins de santé modernes, mais l'analyse de données biologiques bruyantes peut être difficile. Ce cours basé sur le texte vous guide à travers les principes fondamentaux du traitement des signaux biomédicaux, des données brutes aux informations physiologiques exploitables. Vous développerez une compréhension solide de la façon d'acquérir, de filtrer et d'interpréter des signaux tels que les électrocardiogrammes (ECG) et les électroencéphalogrammes (EEG). Vous apprendrez à appliquer des outils informatiques modernes pour supprimer le bruit, détecter des caractéristiques et extraire des modèles significatifs des systèmes biologiques. Ce que vous apprendrez: Comprendre les origines physiologiques des principaux signaux biomédicaux, y compris ECG, EEG et EMG; Appliquer des techniques de filtrage numérique pour supprimer les artefacts, les interférences de ligne électrique et les erreurs de ligne de base; Analyser les signaux dans les domaines du temps et de la fréquence à l'aide de transformations de Fourier et de wavelet; Détecter les caractéristiques clés des signaux, telles que les complexes QRS dans les données ECG, en utilisant des approches algorithmiques; Mettre en œuvre des flux de travail de traitement de signal à l'aide de bibliothèques Python modernes comme NumPy et SciPy; Explorez les concepts de reconnaissance de motifs et d'apprentissage automatique de base pour la classification automatisée des signaux.