Analisi e modelli di segnali biomedici

Questo libro è il risultato dell’esperienza didattica maturata nei corsi di ‘Analisi e modelli di segnali biomedici’ e di ‘Metodi per l’analisi di segnali multidimensionali’ tenuti rispettivamente al 1° e al 2° anno della Laurea Magistrale in Ingegneria Biomedica a Pisa. Il libro ha come principale obiettivo quello di fornire agli studenti gli strumenti teorici e metodologici necessari per affrontare un’ ampia gamma di problematiche di analisi di dati, di segnali e di immagini biomediche. Il numero elevato di esercitazioni permette allo studente di trasferire nel contesto reale la quasi totalità degli argomenti teorici trattati, fornendo un’ampia panoramica di soluzioni a problemi tipici dell’ingegneria biomedica. Le esercitazioni comprendono sia metodi di simulazione numerica, sia algoritmi di analisi applicati alle misure biomediche. Un pregio del libro è aver raccolto in un unico volume tematiche che classicamente appartengono a ambiti culturali diversi e spesso distribuite su più volumi. Gli argomenti trattati nel libro sono stati scelti per la loro attualità e per le importanti ricadute che rivestono nel campo biomedico. Essi sono anche il risultato dell’esperienza che gli autori hanno acquisito grazie alla convenzione tra l’Università di Pisa e la Fondazione Toscana Gabriele Monasterio, azienda di ricerca sanitaria, e mediante contatti e collaborazioni con le maggiori industrie nazionali e internazionali di imaging biomedico. Il libro è sviluppato in otto capitoli. Partendo dalla definizione e sintesi dei processi stocastici, vengono trattati i principali metodi di stima di parametri derivati dall’analisi statistica del I e del II ordine, con esempi su serie temporali e immagini biomediche. Uno spazio significativo è dedicato all’analisi multiscala, con particolare riferimento all’analisi wavelet e ai metodi di denoising lineari e non. Segue un capitolo che tratta la deconvoluzione con e senza regolarizzazione, applicata alla soluzione di problemi inversi mal posti, con esempi nel settore dell’elaborazione di segnali e immagini. Un breve spazio è dedicato al filtraggio adattivo per la cancellazione di artefatti da segnali biomedici. Una parte importante è rivolta all’analisi statistica multivariata, comprendente l’analisi delle componenti principali e delle componenti indipendenti e la regressione lineare singola e multipla. Conclude il libro una raccolta di algoritmi supervisionati, parametrici e non, utilizzati per scopi di classificazione