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    Alessandro FORMISANO

    Insegnamento di ELETTROMAGNETISMO NUMERICO PER APPLICAZIONI BIOMEDICALI

    Corso di laurea in INGEGNERIA ELETTRONICA E INFORMATICA

    SSD: ING-IND/31

    CFU: 6,00

    ORE PER UNITÀ DIDATTICA: 48,00

    Periodo di Erogazione: Primo Semestre

    Italiano

    Lingua di insegnamento

    ITALIANO

    Contenuti

    Il corso presenta i principali metodi numerici per l'analisi delle tecniche di diagnostica medica e di intervento basate sull'uso di campi elettromagnetici.
    Sono presentati esempi di pacchetti applicativi di analisi numerica, e sono sviluppati esempi reali sia di diagnostica biomedica che di terapia interventistica.

    Testi di riferimento

    - “Bioelectromagnetism”, J. Malmivuo, R. Plonsey, Oxford Univ. Press, 1995

    - “Metodi Numerici e Statistici per le scienze Applicate”, V. Comincioli, Univ. Studi di Pavia, Seconda Edizione 2004;

    - “Modelling Organs, Tissues, Cells and Devices”, S. Dokos, Springer, 2017

    Obiettivi formativi

    L'allievo saprà sviluppare l’analisi descrittiva di fenomeni di interazione tra campi elettromagnetici a bassa frequenza e sistemi biologici. Ci si attende che, limitatamente agli esempi sviluppati, l’allievo sia in grado di valutare, mediante codici di calcolo, gli effetti dell’interazione.

    Prerequisiti

    Conoscenza e capacità di risolvere problemi di analisi circuitale, con circuiti sia lineari che non lineari, come fornite nei corsi di Elettrotecnica ed Elettronica
    Conoscenza e capacità di analizzare campi elettromagnetici, sia con modelli diffusivi che propagativi, come fornite nei corsi di Analisi, Algebra e Gometria, Fisica II, Elettrotecnica e Campi Elettromagnetici.
    Capacità di usare programmi di analisi e di simulazione numerica.

    Metodologie didattiche

    Il corso si svolge principalmente mediante lezioni di tipo tradizionale, ma prevede numerose esercitazioni numeriche, e la preparazione di un elaborato originale di tipo numerico.

    Metodi di valutazione

    L'esame si articola in un momento di presentazione dell'elaborato originale, e in un momento di verifica orale delle competenze apprese.
    L'esito soddisfacente della prima parte condiziona l'accesso alla seconda.
    La valutazione è data per 1/5 dall'originalità del tema scelto, per 2/5 dalla qualità del lavoro svolto, per 1/5 dalla presentazione del lavoro, e per il restante 1/5 dall'esito del colloquio di verifica finale.

    Programma del corso

    Correnti e Campi - elettromagnetici nei sistemi biologici;
    Modelli Elettromagnetici dei sistemi biologici
    Metodi di risoluzione dei problemi di analisi:
    - Schemi numerici per la risoluzione dei problemi di Cauchy
    - Schemi numerici per la risoluzione dei problemi di campo (Dirichlet e Neumann)
    - Metodo dei momenti
    - Metodo delle differenze finite
    - Metodo degli elementi finiti
    Metodi di risoluzione dei problemi di sintesi e di diagnostica:
    - Problema ben posto, mal posto, mal condizionato
    - Tecniche di regolarizzazione
    - Analisi spettrale (FFT)
    - Tomografia 2D e 3D (Trasf. di Abel)
    - Problemi di progetto ottimo: definizione, problemi lineari e non lineari, vincoli
    - Algoritmi deterministici (simplesso, grad. coniugato, quasi-Newton)
    - Algoritmi biomimetici (Alg. genetico, alg. evolutivo, alg. collettivi)
    - Reti neurali e deep learning
    Esempi reali
    - Elettroencefalografia e Magnetoencefalografia
    - Ablazione a radiofrequenza

    English

    Teaching language

    Italian

    Contents

    The course presents the main numerical methods for the analysis of medical diagnostics and intervention techniques based on the use of electromagnetic fields.
    Examples of application packages for numerical analysis are presented, and real examples of both biomedical diagnostics and interventional therapy are developed

    Textbook and course materials

    - “Bioelectromagnetism”, J. Malmivuo, R. Plonsey, Oxford Univ. Press, 1995

    - “Metodi Numerici e Statistici per le scienze Applicate”, V. Comincioli, Univ. Studi di Pavia, Second Edition 2004;

    - “Modelling Organs, Tissues, Cells and Devices”, S. Dokos, Springer, 2017

    Course objectives

    The student will be able to develop a descriptive analysis of phenomena of interaction between low-frequency electromagnetic fields and biological systems. It is expected that, limited to the developed examples, the student is able to evaluate, through numerical codes, the effects of the interaction.

    Prerequisites

    Knowledge and ability to solve problems of circuit analysis, with both linear and non-linear circuits, as provided in the courses of Electrical Sciences, Mathematics (Analisi, Algebra e Geometria) and Electromagnetic Fields.
    Knowledge and ability to analyze electromagnetic fields, both with diffusive and propagation models, as provided in the courses of Physics II, Electrotechnics and Electromagnetic Fields.
    Capability of using numerical analysis and simulation codes.

    Teaching methods

    The course is mainly carried out through traditional lessons, but it includes numerous exercises in a numerical laboratory, and the preparation of an original numerical project.

    Evaluation methods

    The exam is divided into a moment of presentation of the work, and in a moment of oral examination about the learned skills.
    The satisfactory outcome of the first part conditions access to the second part.
    The evaluation is given for 1/5 from the originality of the chosen theme, for 2/5 from the quality of the work done, for 1/5 from the presentation of the work, and for the remaining 1/5 from the outcome of the final verification

    Course Syllabus

    Currents and electromagnetic fields in biological systems;
    Electromagnetic models of biological systems:
    Methods for the resolution of "direct" problems:
    - Numerical schemes for solving Cauchy problems
    - Numerical schemes for solving field problems (Dirichlet and Neumann)
    - Method of moments
    - Finite difference method
    - Finite element method
    Methods for solving synthesis and diagnostics problems :
    - Well-posed, ill-posed and ill-conditioned problems
    - Regularization techniques
    - Spectral analysis (FFT)
    - 2D and 3D Tomography (Abel transf.)
    - Optimal design problems: definition, linear and non-linear problems, constraints
    - Deterministic algorithms (simplex, conjugate, quasi-Newton)
    - Biomimetic algorithms (genetic alg., Evolutionary alg., Collective alg.)
    - Neural networks and deep learning
    Practical examples
    - Electroencephalography and Magnetoencephalography
    - Radiofrequency ablation

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