APEG Group, ETF Podgorica

Medicinska Elektronika - MEDEL

NEWS:

Tim

Prof. dr Radovan Stojanović, predavač, stox@ucg.ac.me,  068317729

Dr Dejan Karadaglic, asistent, dejank@ucg.ac.me, 067852216

ECTS katalog 

Predavanja

Lekcije 2024

Laboratorija i vježbe 

LAB #1 (10 poena): Racunarsko projektovanje i simulacija kola medicinske elektronike (emulacija i prikaz signala, projektovanje u LTSpice-u, proracun komponenti, ECG, PPG, RR). Rad u grupama na posebnim komponentama kola. Potrebno: LTSpice, MATLAB. Rad u grupama.

LAB #2 (10 poena): Projektovanje, izrada i provjera rada kola medicinske elektronike (izrada el. kola na eksperimentalnoj plocici, provjera funkcionalnosti, spajanje na kontroler-racunar, logovanje i prikaz dobijenih podataka). Obrada podataka u MATLABu. Rad u grupama.

  1. Spojiti Arduino na PC.
  2. Uploadovati program ARDUINO program u ARDUINO.
  3. Na A0 vezati "zicu" i provjeriti signal sa A0 na Ploteru Arduina i na Serijskom terminalu Arduina. Podeseti komunikaciju na 115200 bauda. 
  4. Downoadovati i instalirati Serial real time ploter i posmatrati isti signal na ploteru (zatvoriti Arduino IDE), Provjeriti opciju Record sa ovog plotera. 
  5. Spojiti Analogno kolo PPG i RR Pojacavaca prema semi u laboratoriji.
  6. Povezati kolo na Arduino. 
  7. Posmatrati i snimiti dijagrame na ploteru.
  8. Procitati dijagrame u Matlabu.
  9. load ognjen.dat
    >> y1=ognjen;
    >> plot(y1)
  10. >>fs=200;
    >> t=(1:1:length(y1))/fs;
  11. >> t=(1:1:length(y1))/fs;
    >> plot(t,y1);
    >> xlabel('time');
    >> ylabel('/volts');
    >> [b,a]=butter(2,5/(fs/2),'low');
    >> y1fil=filter(b,a,y1);
    >> plot(t,y1);
    >> hold on
    >> plot(t,y1fil-0.5,'red');
     
  12. FFT
  13. function [x_fft,y_fft,HR]=My_FFT(signal,fs,NW)
    % fft,y_fft axes of the spectrum in beats/min and Vrms
    % fyy_r: Y axe of Spectrum
    % fs: sampling frequency
     % NW: reduction od spectrum line 
    y1=signal;
    L=length(y1);
    N=ceil(log2(L));
    fy=fft(y1-mean(y1),2^N);
    fyy=sqrt(2).*(abs(fy(1:2^(N-1)))/N);
    B=max(fyy);
    f=(fs/2^N)*(0:2^(N-1)-1);
    LF=length(f);
    A=find(fyy == max(fyy(4:length(fyy))));
    %Apeak=fyy(A);
    HR=(A-1)*fs/(2^N)*60; %pulse frequency
    %HR=HR*60;
    %AAR=AA*60;
    %AAFP=FP*60;
    x_fft=f(4:1:LF/NW)*60;
    y_fft=fyy(4:1:LF/NW);
    plot(x_fft,y_fft);
    xlabel('bpm');
    ylabel('Vrms');
    title(num2str(HR));
     

LAB #3 (10 poena): Prosti medicinski instrument. Integracija napravljenih ili gotovih komponenti. Prikupljanje, obrada i analiza signala. Rad u grupama.

Provjera znanja

Metodologija bodovanja: prisustvo (5 poena), laboratorija 30 poena, kolokvijum I 30 poena, zavrsni pismeni 15 poena, zavrsni usmeni 20 poena. 

KOLOKVIJUM I (30 poena)

Metodologija. Definiše se materijal za pripremu. Iz materijala za pripremu neposredno prije kolokvijuma se definišu zadaci, koji se random dodjeljuju studentu.  

4 zadatka-pitanja (Materijal za pripremu Kolokvijuma I) iz poglavlja A (6 bodova), B (7 bodova), C (7 bodova) i D (10 bodova), koji se za svakog od studenata odredjuju "random". Raspodjela zadataka po studentima se istice na sajtu prije pocetka kolokvijuma. U Wordu se prilazu odgovori na pitanja-zadatke uz ilustracije (dijagrama itd..) Student radi kolokvijum u odredjenom vremenskom intervalu i  salje na preko  (ili Submit) sa Subjectom "Marko_Markovic_I_MEDEL".

Materijal za pripremu Kolokvijuma I, kolokvijum 28. marta 2024 16h. 

Primjer izrade 

Primjer izrade kolokvijuma (dobra praksa)

Raspored zadataka

Link za predaju urađenih kolokvijuma

Rezultati Kolokvijuma (apdejtovani 6/04) 

ZAVRSNI 40 poena, pismeni 20, usmeni 20. 

Medodologija: Pismeni. Definiše se materijal za pripremu. Iz materijala za pripremu neposredno prije kolokvijuma se definišu zadaci, koji se random dodjeljuju studentu.  Usmeni. Definiše se materijal za pripremu. Iz materijala za pripremu neposredno prije kolokvijuma se definišu zadaci ili pitanja, koji se random dodjeljuju studentu. Student odgovara na postavljena pitanja pred profesorom. 

Materijal za pripremu zavrsnog (pismeni)

Pitanja za usmeni 

Pitanja za usmeni 2023

Evidencija progresa

Evidencija progresa studenata (bodovi) tokom semestra

MEDEL_2_OSN_2024

Predaja radova

Koristite iskljucivo predaju radova kroz odgovarajucu formu (profesoru)

Literatura

  1. Biomedicinska instrumentacija, FER Zagreb, Repozitorij kursa
  4. Kondicioniranje-Akvizicija elektrofizioloskih signala, Univerzitet u Beogradu, Elektrotehnički fakultet
  5. Nevena Vukcevic, Radovan Stojanovic, Nedjeljko Lekic, PRIMJER DIZAJNA ANALOGNOG KOLA ZA DETEKCIJU EKG SIGNALA
  6. Nikola Kojovic, BEŽICNI MONITORING KRETANJA I BIOSIGNALA, diplomski rad
  7. https://www.edn.com/use-spice-to-analyze-drl-in-an-ecg-front-end/ 
  8. https://glenzac.wordpress.com/2018/11/09/ecg-sources-for-pspice-tina-multisim/
  10. RADOVAN STOJANOVIĆ, Challenging issues in cost effective wearable and IoT medical devices with example to Covid19,  Proceedings of the 2nd Summer School on Cyber-Physical Systems and Internet-of-Things Vol. II, 2021, DOI:  10.13140/RG.2.2.20180.12165
  11. Ranka Krgovic, Diplomski rad