110年第1學期-0704 醫療訊號與影像處理 課程資訊

評分方式

評分項目	配分比例	說明
出席作業、隨堂測驗	30	課堂點名
期中考試	30
期末考試或報告	40	上課討論

教育目標

大數據時代的來臨，所處理的數據就是本課程所稱的訊號 (signal,信號)，一般而言分成離散(表格式)的數據以及時間序列兩種，本課程針對時間序列型的數據，進行分析處理，有助於有幫助同學朝向數據分析方向發展。 訊號與影像處理為應用在電機、通訊、網路與機電系統設計領域中的一門必要課程，同時也作為 AI 深度學習的基礎。本課程以連續時間訊號與系統為主要對象，介紹對應的時域、頻域表示法，時域與頻域之分析技巧(Fourier series and transform)，以及取樣定理等主題。 本課程教材內容將搭配 MATLAB 範例與模擬作業，俾提供學生透過 MATLAB模擬實驗，加深對學理之認知。除此之外，本課程以醫療數據為主要分析與處理對象，因此會包含 ECG、EEG、MRI 等訊號與影像的討論。 學生修讀本課程，將學到訊號處理的基本理論與分析方法，作為其日後的學習深度學習進行跨領域的發展與研究的基礎，能夠熟稔地利用訊號與系統架構及其分析技巧，達到解決及分析問題的目的，並進一步應用類神經網路學習模型建立與數值模擬的目的。

課程概述

訊號與系統應用在電機、通訊、網路與機電系統設計領域中的一門基礎數學課程。本課程以連續時間訊號與系統為主要對象，介紹對應的時域、頻域表示法，時域與頻域之分析技巧（Fourier series and transform），以及取樣定理等主題。本課程教材內容將搭配 MATLAB範例與模擬作業，俾提供學生透過 MATLAB 模擬實驗，加深對學理之認知。 學生修讀本課程，將可學到訊號與系統的基本理論與分析方法，在其日後的跨領域的發展與研究上，能夠熟稔地利用訊號與系統架構及其分析技巧，達到解決與分析問題的目的。

基本資料

選修課，學分數：3-0
上課時間：五/5,6,7[ST527]
修課班級：應數系3-4
修課年級：年級以上
選課備註：大三大四可以抵本系選修專題

參考書目

Kayvan Najarian and Robert Splinter, Biomedical Signal and Image Processing, 2nd Edition, CRC Press, 2012.
以及本人編寫的課程講義。