Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa

Módulo/Materia

Módulo de Especialidad

Materia: Especialidad en Procesado y Comunicación de Señales e Imágenes Médicas

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Descripción/Contenidos

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Descriptores

• Implementación y evaluación de sistemas de clasificación automática
• Aplicación de sistemas de clasificación a señales biomédicas

Observaciones: 

Los requisitos básicos para la asignatura son los conocimientos básicos de señales y sistemas (manipulación de señales y extracción de características) y los adquiridos en la asignatura previa de Bioestadística.

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Competencias genéricas

CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de
ideas, a menudo en un contexto de investigación
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos
nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio

CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos
especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de
ser en gran medida autodirigido o autónomo.

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Competencias específicas

• Que los estudiantes posean las habilidades para plantear y desarrollar un sistema de clasificación de señales biomédicas orientado al diagnóstico a partir de una base de datos de señales etiquetadas.
• Que los estudiantes sepan cuantificar y comparar el rendimiento de un clasificador de señales, validando estadísticamente los resultados.

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Resultados aprendizaje

Al finalizar la asignatura, el alumno debe ser capaz de:

• Explotar una base de datos de señales biomédicas con fines orientados a la investigación.
• Identificar y componer los elementos un sistema de clasificación.
• Emplear técnicas multivariantes, Bayesianas, árboles de decisión y redes neuronales para la clasificación de señales.
• Evaluar estadísticamente y de forma comparativa el rendimiento de los sistemas de clasificación.
• Escribir una memoria científica de los resultados de un proyecto de investigación.
• Presentar un trabajo científico de los resultados de un proyecto de investigación.

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Metodología

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Idiomas

La asignatura se desarrollará en castellano aunque parte de la documentación disponible sea en inglés.

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Evaluación

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Temario

1. Introducción

• Clasificación automática.
• Ciclo de diseño.
• Extracción de características.
• Entrenamiento y evaluación.
• Prácticas con Matlab: caracterización de las observaciones y su distribución en el espacio de características; ecualización de características; separabilidad de las clases; figuras de mérito de la clasificación.

2. Redes neuronales

• Redes neuronales lineales. Relación con discriminantes lineales.
• Redes neuronales no lineales.
• Redes neuronales multicapa.
• Algoritmo de retropropagación.
• Guías para el diseño de redes neuronales orientadas a la clasificación.
• Prácticas con Matlab: implementación de discriminantes lineales de distancia mínima; aprendizaje estocástico en redes neuronales lineales; uso del toolbox de Matlab para redes neuronales no lineales multicapa.

3. Árboles de decisión, kNN y SVM

• Árboles de decisión.
• k-Nearest Neighbors.
• Support Vector Machines.
• Aplicaciones en Matlab.
• Prácticas con Matlab: uso de la aplicación de entrenamiento de clasificadores de Matlab para el prototipado de árboles de decisión, clasificadores kNN y clasificadores SVM.

4. Análisis multivariante discriminante

• Introducción. Objetivos del análisis.
• Clasificación con 2 poblaciones. Caso de poblaciones normales.
• Generalización a la clasificación de varias poblaciones normales.
• Obtención de variables canónicas discriminantes.
• Discriminación cuadrática.
• Prácticas con R: Uso de R para resolver problemas de clasificación con datos médicos y biológicoa aplicando modelos de análisis discriminante lineal y cuadrático.

5. Clasificación Bayesiana

• Introducción al problema de clasificación desde el punto de vista de de la clasificación Bayesiana. Máxima verosimilitud, máximo a posteriori.
• Redes Bayesianas: conceptos básicos, aprendizaje estructural, aprendizaje paramétrico.
• Clasificadores basados en redes Bayesianas: naive Bayes, semi-naive Bayes, naive Bayes aumentado a árbol, otros clasificadores basado en redes Bayesianas.
• Prácticas con R: Uso de R para resolver problemas de clasificación con datos médicos y biológicoa aplicando clasificadores basados en redes Bayesianas como naive Bayes, TAN y redes Bayesianas generales aplicadas a clasificación.

6. Evaluación de modelos de clasificación

• Introducción a la evaluación de clasificadores.
• Scores para evaluar la bondad de clasificadores.
• Métodos de estimación.
• Prácticas con R: Aplicación de métodos de evaluación y comparación de clasificadores con los resultados obtenidos en las prácticas del puntos 4 y 5 del temario.

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.

• M. Hall, I. Witten and E. Frank (2011). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kaufmann 
• E. Castillo, J.M. Gutierrez and A. S. Hadi (1997). Expert Systems and Probabilistic Network Models.  Springer. 
• Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork. (2001). Pattern classification. John Wiley & Sons
• D. M. Skapura (1996). Building Neural Networks. ACM Press.

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Lugar de impartición

Laboratorio de Señales y Sistemas (Los Tejos, 2ª planta)

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