Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
Micaela MORETTINI
Lingua di erogazione: INGLESELessons taught in: ENGLISH
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: 2020-2021
Anno regolamentoAnno regolamento: 2020-2021
Obbligatorio
Crediti: 9
Ore di lezioneTeaching hours: 72
TipologiaType: B - Caratterizzante
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-INF/06 - BIOINGEGNERIA ELETTRONICA E INFORMATICA
Inglese
English
Conoscenze di base del calcolo differenziale e di Matlab.
Basic knowledge of differential calculus and Matlab.
Lezioni di teoria (48 ore); esercitazioni (24 ore).
Theoretical lessons (48 hours); practical exercises (24 hours).
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 Bioingegneria (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.
Principi generali sulla costruzione e validazione dei modelli matematici in biologia e fisiologia. Modelli di dati e modelli di sistema. 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 riguardanti l'applicazione dei concetti teorici ed esercitazioni al calcolatore in ambiente MATLAB riguardanti lo sviluppo di un modello fisiologico inerente le tematiche descritte durante il corso.
General principles on the construction and validation of mathematical models in biology and physiology. Modeling of data and modeling the system. 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. Exercises for application of theoretical concepts and computer exercises in MATLAB environment concerning the realization of a physiological model related the topics described during the course.
Il livello di apprendimento degli studenti viene definito attraverso la valutazione: i) di una prova scritta, obbligatoria, della durata di due ore, durante la quale gli studenti devono risolvere due esercizi pratici e rispondere a due domande teoriche; ii) di un elaborato preparato dallo studente sulla base dell'esperienza pratica sviluppata in ambiente Matlab; iii) di una prova orale, facoltativa, consistente nella discussione di tre argomenti trattati nel corso, a cui si può accedere solo se nella prova scritta si è preso almeno 18. La prova orale facoltativa deve essere sostenuta nello stesso appello della prova scritta.
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Per superare con esito positivo l'esame, 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 risolvere un problema pratico e di discuterne i risultati attraverso la presentazione dell'elaborato precedentemente citato.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Attribuzione del voto finale in trentesimi, con eventuale lode.
Criteri di attribuzione del voto finale.
Perché l'esito complessivo della valutazione sia positivo, lo studente deve conseguire almeno la sufficienza (pari a 18 punti su 30) nella prova scritta, nella presentazione dell’elaborato e nella prova orale (qualora sia sostenuta).
Il voto finale (V) sarà calcolato sulla base dei voti della prova scritta (V1), della presentazione dell’elaborato (V2) e della prova orale (V3), se presente, nel modo seguente: -se non si è effettuata la prova orale: V=0.7 V1+ 0.3 V2. -se si è effettuata la prova orale: V=0.7 ((V1+V3)/2)+0.3 V2. La lode verrà attribuita agli studenti che, avendo conseguito la valutazione massima, abbiano dimostrato la completa padronanza della materia.
Learning Evaluation Methods.
The level of student learning is defined by evaluating: i) a written test, which is mandatory, two-hour long, and consisting of two practical exercises and two theoretical questions; II) the paper made by the student on the basis of the practical experience in Matlab environment; iii) an oral test, which is optional and consisting of three topics covered in the course. The oral test can be accessed by the student only if he/she passed the written test (score of 18 or more). Written and oral tests must be done in the same exam date.
Learning Evaluation Criteria.
To successfully pass the exam, 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 his/her ability to apply these methodologies in order to achieve the solution of a practical problem and to discuss the results, through the submission of the paper mentioned above.
Learning Measurement Criteria.
Attribution of the final mark out of thirty, possibly cum laude.
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 18 points out of 30) either in the written test, or in the paper discussion or in the oral examination (if sustained).
The final mark (V) will be computed using the mark pf the written test (V1), the mark of the paper discussion (V2) and the mark of the oral test (V3), if sustained, as follows: -if no oral test sustained: V=0.7 V1+ 0.3 V2. -if oral test sustained: V=0.7 ((V1+V3)/2)+0.3 V2. The honors will be given to students who, having achieved the highest rating, have demonstrated complete mastery of the subject.
- Cobelli C., Carson E. "Introduction to Modelling in Physiology and Medicine", Elsevier, 2008. ISBN:978-0-12-160240-6
- Carson E., Cobelli C., Finkelstein L. "The mathematical modelling of metabolic and endocrine systems". Wiley & Sons, New York, 1983.
- Appunti delle lezioni e articoli scientifici disponibili su piattaforma Moodle di Ateneo https://learn.univpm.it
- Cobelli C., Carson E. "Introduction to Modelling in Physiology and Medicine", Elsevier, 2008. ISBN:978-0-12-160240-6
- Carson E., Cobelli C., Finkelstein L. "The mathematical modelling of metabolic and endocrine systems". Wiley & Sons, New York, 1983.
- Lecture notes and
scientific papers available on local Moodle https://learn.univpm.it
No
No
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2020-2021
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427