Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása

A tantárgy angol neve: Bio-inspired Signal Processing and Systems

Adatlap utolsó módosítása: 2015. november 11.

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Villamosmérnöki és Informatikai Kar

Villamosmérnöki szak
Mérnök informatikus szak
Szabadon választható tárgy

Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
VITMAV43   2/0/2/v 4  
3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Sztahó Dávid,
4. A tantárgy előadója Dr. Vicsi Klára, Távközlési és Médiainformatikai Tanszék
5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít Jelek és rendszerek (BSc szakmai törzsanyag)
ajánlott: Mesterséges intelligencia (BSc szakmai törzsanyag, opcionális)

7. A tantárgy célkitűzése -    humánbiológiai jelek – főleg hallási, kismértékben látási, tapintási – információk detektálása, elemzése, feldolgozása számítógép intelligenciák használatával,
-    olyan modellek és technikák megismerése, amelyek a humánbiológiai információfeldolgozást különböző absztrakciós szinteken modellezik,
-    fenti eljárások, modellek, technikai megoldások használata az informatikában
-    agyhullámokkal vezérelt számítógépes technika alapjainak megismerése (brain- machine interface)

8. A tantárgy részletes tematikája 1. hét:     Jelek csoportosítása: determinisztikus és nemdeterminisztikus jelek.
    Nemdeterminisztikus jelek gépi feldolgozásának alapjai.
2-3. hét:      Matematikai statisztika alapjai, statisztikai elemzési módszerek
4. hét:     A hallás biológiai és kognitív háttere, működési mechanizmusok:
A periférikus hallási rendszer működése, idegi folyamatok tárgyalása, a kétfülű hallás, hangpercepció,
5. hét:     A beszédelőállítás és beszédpercepció biológiai és kognitív háttere.
Beszédfolyamat elemei, és az elemek rendszere: fizikai és nyelvi leírás, artikulációs és percepciós bázis. A beszédben lévő verbális és nemverbális jelek feldolgozása
6. hét:     Fénytani alapfogalmak: a látás biológiai és kognitív háttere, működési mechanizmusok
7. hét:     A gépi látás alapjai, mozgásdetekció
8. hét:     Artikuláció, arcmimika (érzelem), gesztusok gépi felismerése, mintázatfelismerés (pattern recognition) és alkalmazásai az emberi (és ember-gép közötti) kommunikáció és viselkedés elemzésében, predikciójában
9. hét:     Agyi jelek keletkezésének mechanizmusa, az agyi jelek leírása. Neuron aktivitás, akciós potenciál
10. hét:     Agyi képalkotó eljárások, az EEG alapjai. EEG jelek rögzítése, mérése.
11. hét:     Agyi képalkotó eljárások, az EEG és MEG jelek feldolgozása, idő - frekvencia elemzés
12. hét:     Agyi képalkotó eljárások, az MRI alapjai.
13. hét    Agyhullámokkal vezérelt (gondolatvezérelt) számítógépes technika és bionikai vonatkozásai
14. hét    Humán informatika a rehabilitációban, implantátumok (gége, kohleáris, retina, stb, gondolatvezérelt művégtagok)

9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium)

Előadás, laboratóriumi gyakorlat mindig az adott hét témájához illeszkedően.

A laboratóriumok helyei:
1.    BME TMIT Beszédakusztikai Csoport – Informatika ép. B. 157. Labor
2.    MTA Természettudományi Kutatóközpont Kognitív idegtudományi és Pszichológiai Intézet, Magyar Tudósok körútja, Akadémia épület

10. Követelmények

A szorgalmi időszakban: 1 ZH

A vizsgaidőszakban: írásbeli vizsga

80%-os részvétel a laborokon

Laborjegyzőkönyvek készítése

Elővizsga: nincs

11. Pótlási lehetőségek Sikertelen zárthelyi a szorgalmi időszakban a pótzárthelyin pótolható. A sikertelen (pót)zárthelyi a pótlási héten különeljárási díj ellenében egy további alkalommal pótolható.
12. Konzultációs lehetőségek Igény esetén, az oktatóval egyeztetett időpontban.
13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom •    Saeid Sanei: Adaptive Processing of Brain Signals, John Wiley & Sons, Ltd 2013
•    A Magyar Beszéd, Akadémiai kiadó, 2010.
•    Vicsi K.: Beszédkommunikáció jegyzet, http://alpha.tmit.bme.hu/speech/education.php
•    Brian C.J. Moore: The Psychology of hearing. Academic Press, 2001.
•    dr. Küstel Marianna (levelező szerző), dr. Ribári Ottó, dr. Répássy Gábor: A süketség gyógyításának hazai eredményei és perspektívái: a cochlearis implantáció – Lege Artis Medicinae: 12(4) pp. 235-239. (2002)
•    Wilson BS, Finley CC, Lawson DT, Wolford R, Eddington D, Rabinowitz W. Better speech recognition with cochlear implants. Nature: 352 pp.  236-238. (1991)
•    Dario Floreano: Bio-Inspired Artificial Intelligence: Theories, Methods, and Technologie, MIT Press ©2008

14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
Kontakt óra56
Félévközi készülés órákra16
Felkészülés zárthelyire20
Házi feladat elkészítése-
Kijelölt írásos tananyag elsajátítása-
Vizsgafelkészülés28
Összesen120
15. A tantárgy tematikáját kidolgozta Dr. Vicsi Klára, tudományos tanácsadó, TMIT