Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
Francesco DI NARDO
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea Magistrale - [IM13] BIOMEDICAL ENGINEERING Master Degree (2 years) - [IM13] INGEGNERIA BIOMEDICA
Dipartimento: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'InformazioneDepartment: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'Informazione
Anno di corsoDegree programme year : 1 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2017-2018
Anno regolamentoAnno regolamento: 2017-2018
Obbligatorio
Crediti: 9
Ore di lezioneTeaching hours: 72
TipologiaType: B - Caratterizzante
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-INF/06 - BIOINGEGNERIA ELETTRONICA E INFORMATICA
Inglese
English
Nessuno
None
Convernzionale
Conventional
L’insegnamento consentirà di:
conoscere e comprendere e saper utilizzare metodi avanzati per la descrizione e l'interpretazione del funzionamento di sistemi fisiologici di controllo mediante modelli matematici. I casi di studio riguarderanno la secrezione ormonale e la regolazione della glicemia.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Questo insegnamento è caratterizzante per il settore Bioingeneria (ING-INF/06) e consentirà di conoscere metodi avanzati per la descrizione e l'interpretazione del funzionamento di sistemi fisiologici di controllo mediante modelli matematici, in particolare la secrezione ormonale e la regolazione della glicemia.
Competenze trasversali.
L’esecuzione di un esercizio di risoluzione di un problema, che verrà svolto in gruppi e che porterà alla stesura di una relazione, contribuirà a migliorare sia il grado di autonomia di giudizio in generale, sia la capacità comunicativa che deriva anche dal lavoro in gruppo, sia la capacità di apprendimento in autonomia e di trarre conclusioni, dello studente.
Knowledge and Understanding.
The course will allow:
to know and understand and apply advanced methods for the description and interpretation of the functioning of the physiological systems of control using mathematical models. Case studies will address the hormonal secretion and the regulation of glycemia.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
This teaching is characterizing for the Bioengineering sector (ING-INF / 06) and will provide knowledge about advanced methods for the description and interpretation of physiological control systems operation by means of mathematical models, in particular hormone secretion and the regulation of blood glucose.
Transversal Skills.
The attempt of solving a problem will be made in groups and will provide a report; it will be useful to help the student in improving the overall autonomy in judgement, the ability in communication, the capability in learning and in drawing conclusions.
Modelli compartimentali lineari, non lineari e con controllo. Identificabilità strutturale di modelli matematici lineari: metodo della matrice di trasferimento. Identificabilità strutturale di modelli matematici non lineari: il metodo dello sviluppo in serie di Taylor. Stima parametrica: minimi quadrati e massima verosimiglianza. Progetto e analisi di esperimenti di identificazione. Modelli della cinetica del glucosio e della cinetica e secrezione del C-peptide. Caratterizzazione modellistica del sistema di regolazione del glucosio mediante indici di insulino-sensibilità e responsività beta-cellulare. Relazione tra azione e secrezione dell’insulina. Valutazione della degradazione epatica dell'insulina tramite impiego di modelli. Applicazioni in ambito clinico e sperimentale. Esercitazioni al calcolatore: impiego del Software SAAM II per l'interpretazione di dati di insulinemia e glicemia mediante modelli della cinetica del glucosio. Preparazione di un poster che presenti i risultati di una ricerca bibliografica su temi inerenti al corso.
Linear and non-linear compartmental models and control. Structural identification of linear mathematical models: transfer-matrix method. Structural identification of non-linear mathematical models: Taylor series expansion method. Parameter estimation: least-squares and maximum likelihood methods. Design and analysis of identification experiments. Models of glucose kinetics and of C-peptide secretion and kinetics. Model-based characterization of glucose regulation system by indexes of insulin sensitivity and beta-cell responsivity. Relationship between insulin action and secretion. Model-based assessment of hepatic insulin degradation. Applications in clinical and experimental settings. Computer exercises: use of SAAM II Software System for interpretation of insulinemia and glycemia data by models of glucose kinetics. Making of a poster for presenting results from analysis of scientific literature.
La valutazione del livello di apprendimento degli studenti si sviluppa attraverso due prove:
una prova scritta, che consiste nella soluzione di esercizi e di quesiti teorici su argomenti trattati nel corso, da completare in due ore;
una prova orale che si divide in due parti: 1) la presentazione di un elaborato preparato dallo studente sulla base dell'esperienza di laboratorio prevista per il corso e di un poster che presenti i risultati di una ricerca bibliografica su temi inerenti al corso.; 2) una discussione facoltativa su temi trattati nel corso.
La prova scritta è propedeutica alla prova orale, per accedere alla quale lo studente deve aver ottenuto almeno la sufficienza nella prova scritta. La prova orale deve essere sostenuta nello stesso appello della prova scritta. Nel caso di esito negativo per la prova orale, lo studente dovrà ripetere anche la prova scritta.
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Per superare con esito positivo la valutazione dell'apprendimento, lo studente deve dimostrare, attraverso le prove precedentemente descritte, di aver assimilato metodi avanzati per la descrizione e l'interpretazione del funzionamento di sistemi fisiologici di controllo mediante modelli matematici. Lo studente deve, inoltre, dimostrare di essere in grado di applicare tali metodologie al fine di giungere alla stima ottima dei parametri caratterizzanti il sistema fisiologico considerato e di discuterne i risultati attraverso la presentazione dell'elaborato precedentemente citato.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Attribuzione del voto finale in trentesimi.
Criteri di attribuzione del voto finale.
Perché l'esito complessivo della valutazione sia positivo, lo studente deve conseguire almeno la sufficienza, pari a diciotto punti, nella prova scritta e nella parte 2 della prova orale (discussione facoltativa su temi trattati nel corso) e deve presentare l'elaborato incentrato sull'esperienza di laboratorio (parte 1 della prova orale)
Il voto in trentesimi è dato da:
la media tra la votazione in trentesimi ottenuta nella prova scritta (± 3 punti ottenuti nella parte 1 della prova orale) e la votazione ottenuta nella parte 2 della prova orale.
La lode è riservata agli studenti che superino la votazione di 30/30.
Learning Evaluation Methods.
The assessment of student learning develops through two tests:
a written test, which consists in solving exercises and theoretical questions about the topics covered in the course, to be completed in two hours;
an oral exam which is divided into two parts: 1) the presentation of a paper made by the student on the basis of laboratory scheduled for the course and of a poster for presenting results from analysis of scientific literature; 2) an optional discussion on topics covered in the course.
The written test is preparatory for the oral exam. Students must obtain at least a pass mark in the written test to access the oral exam. The oral exam must be performed in the same call of the written test. In case of failure of the oral exam, the student will have to repeat the written test.
Learning Evaluation Criteria.
To successfully pass the assessment of learning, the student must demonstrate, through the trials described above, of knowing advanced model-based methods for the description and interpretation of the functioning of the physiological control systems. The student must also demonstrate that they are able to apply these methodologies in order to achieve the optimal assessment of the parameters characterizing the considered physiological system and to discuss the results, through the submission of the project mentioned above.
Learning Measurement Criteria.
Attribution of the final mark out of thirty.
Final Mark Allocation Criteria.
In order to achieve a positive outcome of the overall evaluation, the student must achieve at least a pass mark, amounting to eighteen points in both the written test and in the the Part 2 of the oral test (optional discussion on topics covered in the course) and must submit their paper focused on laboratory experience (part 1 of the oral examination)
The vote out of thirty is given by:
the average between the marks achieved in the written test (± 3 points achieved in the Part 1 of the oral examination) and the marks achieved in the Part 2 of the oral exam.
Exam is passed cum laude when students exceed the total vote of 30/30.
- Cobelli C., Carson E. Introduction to Modelling in Physiology and Medicine, Elsevier, 2008. ISBN:978-0-12-160240-6
- Carson E., Cobelli C. and Finkelstein L. The mathematical modelling of metabolic and endocrine systems. Wiley & Sons, New York, 1983.
- Cobelli C., Bonadonna R. (Ed.) Bioingegneria dei Sistemi Metabolici. Bologna: Patron, 1998.
- Appunti delle lezioni e articoli scientifici disponibili su piattaforma Moodle di Ateneo. Link: https://lms.univpm.it/course/view.php?id=970
- Cobelli C., Carson E. Introduction to Modelling in Physiology and Medicine, Elsevier, 2008. ISBN:978-0-12-160240-6
- Carson E., Cobelli C. and Finkelstein L. The mathematical modelling of metabolic and endocrine systems. Wiley & Sons, New York, 1983.
- Cobelli C., Bonadonna R. (Ed.) Bioingegneria dei Sistemi Metabolici. Bologna: Patron, 1998.
- Lecture notes and
scientific papers available on local Moodle. Link: https://lms.univpm.it/course/view.php?id=970
No
No
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2017-2018
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427