69701 - Biostatistics and numerical simulation in biomedical engineering

Teaching Plan Information

2023/24
Subject:
69701 - Biostatistics and numerical simulation in biomedical engineering
Faculty / School:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Degree:
633 - Master's Degree in Biomedical Engineering
ECTS:
6.0
Year:
1
Semester:
First semester
Subject type:
Compulsory
Module:
---

1. General information

Biostatistics provides the tools for data analysis: application of parametric and non-parametric techniques and survival analysis for risk comparison along with the construction of regression models to explain relationships between variables of interest in observational studies in the biomedical field.
Numerical simulation provides the necessary knowledge to implement and use different numerical tools in specific biomedical engineering problems.
This approach is aligned with some Sustainable Development Goals (SDGs) of the United Nations 2030 Agenda providing training and competence to contribute to the achievement of the following specific goal and target:
Goal 3: Health and Well-Being. Ensure healthy lives and promote well-being for all at all ages (Objective 3.B i+D).

2. Learning results

In order to pass this subject the student must prove that they is able to:

Interpret observational or experimental data of biomedical origin, extract the information they contain and the relationships between them, and evaluate hypotheses in the presence of uncertainty and variability.
Understand the methods of hypothesis testing on means, variances and proportions, on data of biomedical origin, quantitative or categorical, and know how to apply the most appropriate according to the characteristics of the data, adequately interpreting the results.
Determine relationships between variables from observational studies. Know the procedures for the construction and validation of empirical models that explain these relationships, as well as the most relevant techniques of multivariate analysis.
Understand and know how to interpret the terminology and statistics most widely used in epidemiology and clinical studies, including those referring to frequencies of occurrence, risk and survival analysis and diagnostic or predictive capacity.
Know the methods of numerical interpolation, differentiation and integration.
Know the least squares adjustment technique and optimization techniques.
Know the methods of numerical solution of equations and systems of differential equations of biological systems.
Know the applications to initial value and boundary problems.
Know the methods of numerical solution of partial differential equations describing biological systems.
Choose the most appropriate numerical technique (finite elements, finite differences, finite volumes) for the solving of each type of problem within the framework of biomedical engineering.
Know how to manage, at user level, numerical calculation programs (Matlab), as well as how to develop simple algorithms in these codes.
Know how to manage at user level general finite element codes (Abaqus) and solve simple problems in the field of Biomedical Engineering.

3. Syllabus

Biostatistics:
1.1. Exploratory data analysis and basic concepts.
2.1 ANOVA test, multiple comparisons.
2.2 Non-parametric contrasts: rachas, Mann-Whitney, Kruskal-Wallis.
3.1 Simple linear regression, critique and validation, Box-Cox transformation, prediction.
3.2 General linear model, analysis of covariance. Automatic model building procedures.
3.3 Linear model with multivariate response, MANOVA.
4.1 Contingency table
4.2 Logistic regression models, log-linear models.
5.1 Risk and survival measures. Censorship. Kaplan-Meier estimator
5.2 Weibull and proportional hazard models.

Numerical simulation:
1. Introduction
2. Equations continuous media
3. Numerical methods
4. Finite differences
5. Finite elements
6. Finite volumes

Biostatistics:
A01 Master class (10 hours).
A03 Laboratory practices (20 hours).
A01 and A03 are developed in a computer classroom using statistical software.
A05 Application/research work on biomedical problems, including a report.
A06 Tutoring for personalized attention
A08 Assessment. Individual written test and assignments of section A05.

Numerical Simulation:
A01 Master Class (24 hours).
A03 Laboratory practices (6 hours). This is a mainly practical subject that focuses on numerical techniques to problems in the field of biomedical engineering.
A05 Practical work applying the knowledge acquired.
A06 Tutorials.
A08 Assessment. Individual written test, practices A03 and assignments A05.

5. Assessment system

In order to pass the subject, the student must obtain a grade equal to or higher than 5 in each of the parts: biostatistics and numerical simulation.
If in the 1st call the student obtains a grade equal to or higher than 5 in only one of the parts, biostatistics or numerical simulation, they will only need to take the exam of the pending part in the 2nd call for exams.
There will be a global test in each call for each of the parts on the dates and times determined by the School.

Assessment of the biostatistics part:
written test on data analysis (30% of the final grade). A minimum grade of 5 out of 10 points must be obtained.
Assessment of laboratory practices (5% of the final grade).

Assessment of the numerical simulation part:
Subject exam: Minimum exam, multiple choice (multiple choice, possible penalties for failures). The grade for this part will account for 35% of the final grade.
Assessment of computer practices (5% of the final grade).
Work assessment (10% of the final grade).

69701 - Bioestadística y simulación numérica en ingeniería biomédica

Información del Plan Docente

2023/24
Asignatura:
69701 - Bioestadística y simulación numérica en ingeniería biomédica
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Titulación:
633 - Máster Universitario en Ingeniería Biomédica
Créditos:
6.0
Curso:
1
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
Obligatoria
Materia:
---

1. Información básica de la asignatura

La bioestadística proporciona las herramientas para el análisis de datos: aplicación de técnicas paramétricas y no paramétricas y análisis de supervivencia para la comparación de riesgos junto con la construcción de modelos de regresión que expliquen las relaciones entre variables de interés en estudios observacionales del ámbito biomédico.
La simulación numérica proporciona los conocimientos necesarios para implementar y utilizar diferentes herramientas numéricas en problemas concretos de la Ingeniería Biomédica.
Este planteamiento está alineado con algunos Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030 de Naciones Unidas proporcionando capacitación y competencia para contribuir a la consecución del siguiente objetivo y meta específica:
Objetivo 3: Salud y bienestar. Garantizar una vida sana y promover el bienestar de todos a todas las edades (Meta 3.B i+D).

El estudiante, para superar esta asignatura, deberá probar:
Ser capaz de interpretar datos observacionales o experimentales de origen biomédico, extraer la información que contienen y las relaciones entre ellos, y evaluar hipótesis en presencia de incertidumbre y variabilidad.
Que comprende los métodos de contraste de hipótesis sobre medias, varianzas y proporciones, sobre datos de origen biomédico, cuantitativos o categóricos, y sabe aplicar el más adecuado en función de las características de los datos, interpretando adecuadamente sus resultados.
Que es capaz de determinar relaciones entre variables a partir de estudios observacionales. Conoce los procedimientos de construcción y validación de modelos empíricos que explican dichas relaciones, así como las técnicas más relevantes de análisis multivariante.
Que comprende y sabe interpretar la terminología y los estadísticos más ampliamente utilizados en epidemiología y estudios clínicos, incluyendo los referidos a frecuencias de ocurrencia, análisis de riesgo y supervivencia y capacidad diagnóstica o predictiva.
Conocer los métodos de interpolación, diferenciación e integración numéricas.
Conocer la técnica de ajuste por mínimos cuadrados y técnicas de optimización.
Conocer los métodos de resolución numérica de ecuaciones y sistemas de ecuaciones diferenciales de sistemas biológicos.
Aplicaciones a problemas de valor inicial y de frontera.
Conocer los métodos de solución numérica de ecuaciones en derivadas parciales que describen sistemas biológicos.
Ser capaz de elegir la técnica numérica (elementos finitos, diferencias finitas, volúmenes finitos) más adecuada para la resolución de cada tipo de problema en el marco de la Ingeniería Biomédica.
Saber manejar, a nivel de usuario, programas de cálculo numérico (Matlab), así como desarrollar algoritmos simples en dichos códigos.
Saber manejar a nivel de usuario códigos generales de elementos finitos (Abaqus) y resolver problemas simples en el ámbito de la Ingeniería Biomédica.

3. Programa de la asignatura

1.1. Análisis exploratorio de datos y conceptos básicos.
2.1 Test ANOVA, comparaciones múltiples.
2.2 Contrastes no paramétricos: rachas, Mann-Whitney, Kruskal-Wallis.
3.1 Regresión lineal simple, crítica y validación, transformación Box-Cox, predicción.
3.2 Modelo lineal general, análisis de la covarianza. Procedimientos automáticos de construcción de modelos.
3.3 Modelo lineal con respuesta multivariante, MANOVA.
4.1 Tabla de contingencia
4.2 Modelos de regresión logística, modelos log-lineales.
5.1 Medidas de riesgo y supervivencia. Censura. Estimador de Kaplan-Meier
5.2 Modelos Weibull y de azar proporcional.

Simulación Numérica:
1. Introducción
2. Ecuaciones Medios Continuos
3. Métodos Numéricos
4. Diferencias Finitas
5. Elementos finitos
6. Volúmenes Finitos

A01 Clase magistral (10 horas).
A03 Prácticas de laboratorio (20 horas).
A01 y A03 se desarrollan en aula informática con software estadístico.
A05 Trabajos de aplicación/investigación en problemas biomédicos, realizando una Memoria.
A06 Tutoría para la atención personalizada
A08 Evaluación. Prueba individual escrita y trabajos del apartado A05.

Simulación Numérica:
A01 Clase magistral (24 horas).
A03 Prácticas de laboratorio (6 horas). Asignatura de una orientación aplicada, con particularización de las técnicas numéricas a problemas del ámbito de la Ingeniería Biomédica.
A05 Trabajos prácticos aplicando los conocimientos adquiridos.
A06 Tutorías.
A08 Evaluación. Prueba individual escrita, prácticas A03 y trabajos A05.

5. Sistema de evaluación

La calificación de aprobado en la asignatura se obtiene con una nota igual o superior a 5 en cada una de las partes, Bioestadística y Simulación Numérica.
Si en la 1ª convocatoria se tiene una calificación igual o superior a 5 sólo en una de las partes, Bioestadística o Simulación Numérica, el alumno se examinará únicamente de la parte pendiente en la 2ª convocatoria.
Ambas partes dispondrán de una prueba global en cada convocatoria, en las fechas y horarios determinados por la Escuela.

Evaluación de la parte de Bioestadística:
Prueba escrita de análisis de datos (30% de la nota final). Se ha de obtener una puntuación mínima de 5 puntos sobre 10.
Trabajos académicos (15% de la nota final).
Evaluación de prácticas de laboratorio (5% de la nota final).

Evaluación de la parte de Simulación Numérica:
Examen de asignatura: Examen de mínimos, tipo test (opción múltiple, posible penalización por fallos). La calificación de esta prueba representará el 35% de la nota final.
Evaluación de prácticas de ordenador (5% de la nota final).
Evaluación de trabajo (10% de la nota final).