Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Chemometria
Course of study:
2017/2018
Code:
EIB-1-603-s
Faculty of:
Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Computer Science and Biomedical Engineering
Study level:
First-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Biomedical Engineering
Semester:
6
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
prof. nadzw. dr hab. Jakubowska Małgorzata (jakubows@agh.edu.pl)
Academic teachers:
prof. dr hab. Kubiak Władysław (kubiak@agh.edu.pl)
prof. nadzw. dr hab. Jakubowska Małgorzata (jakubows@agh.edu.pl)
Ciepiela Filip (filip.ciepiela@agh.edu.pl)
Module summary

Przedmiot obejmuje zagadnienia uczenia maszynowego (metody bez nadzoru i z nadzorem), z aplikacjami w rozwiązywaniu zagadnień z zakresu inżynierii biomedycznej

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence
M_K001 Rozumie potrzebę stosowania algorytmów modelowania wielowymiarowego w rozwiązywaniu problemów inżynierskich i naukowych IB1A_K02, IB1A_K04
Skills
M_U001 Potrafi przygotować dane do analizy, rozwiązać problem punktów odbiegających i nadmiernych, dokonać selekcji zmiennych oraz utworzyć model z wykorzystaniem metod uczenia z nadzorem lub bez nadzoru w typowych środowiskach obliczeniowych IB1A_U03, IB1A_U06 Activity during classes,
Test
M_U002 Potrafi wykonać walidację modelu, ocenić trafność jego działania a także wykorzystać w praktyce uzyskane wyniki w odniesieniu do rozwiązywanego zadania z zakresu inżynierii biomedycznej IB1A_U03, IB1A_U06 Test
M_U003 Potrafi analizować oraz wykorzystywać w praktyce, opisane w literaturze, wyniki stosowania metod analizy wielowymiarowej w rozwiązywaniu problemów z zakresu inżynierii biomedycznej IB1A_U04, IB1A_U01 Test,
Scientific paper
Knowledge
M_W001 Zna matematyczne podstawy analizy wielowymiarowej IB1A_W01 Examination
M_W002 Zna zakres stosowania metod modelowania wielowymiarowego, zasady przygotowania danych do analizy oraz selekcji zmiennych IB1A_W07, IB1A_W01 Examination
M_W003 Zna zasady stosowania metod uczenia z nadzorem, bez nadzoru oraz strategie walidacji modelu IB1A_W07, IB1A_W10, IB1A_W01 Examination
M_W004 Zna przykłady praktycznego wykorzystania metod analizy wielowymiarowej w rozwiązywaniu zagadnień z zakresu inżynierii biomedycznej IB1A_W07, IB1A_W09, IB1A_W10 Examination
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Others
E-learning
Social competence
M_K001 Rozumie potrzebę stosowania algorytmów modelowania wielowymiarowego w rozwiązywaniu problemów inżynierskich i naukowych + - + - - - - - - - -
Skills
M_U001 Potrafi przygotować dane do analizy, rozwiązać problem punktów odbiegających i nadmiernych, dokonać selekcji zmiennych oraz utworzyć model z wykorzystaniem metod uczenia z nadzorem lub bez nadzoru w typowych środowiskach obliczeniowych - - + - - - - - - - -
M_U002 Potrafi wykonać walidację modelu, ocenić trafność jego działania a także wykorzystać w praktyce uzyskane wyniki w odniesieniu do rozwiązywanego zadania z zakresu inżynierii biomedycznej - - + - - - - - - - -
M_U003 Potrafi analizować oraz wykorzystywać w praktyce, opisane w literaturze, wyniki stosowania metod analizy wielowymiarowej w rozwiązywaniu problemów z zakresu inżynierii biomedycznej - - + - - - - - - - -
Knowledge
M_W001 Zna matematyczne podstawy analizy wielowymiarowej + - - - - - - - - - -
M_W002 Zna zakres stosowania metod modelowania wielowymiarowego, zasady przygotowania danych do analizy oraz selekcji zmiennych + - - - - - - - - - -
M_W003 Zna zasady stosowania metod uczenia z nadzorem, bez nadzoru oraz strategie walidacji modelu + - - - - - - - - - -
M_W004 Zna przykłady praktycznego wykorzystania metod analizy wielowymiarowej w rozwiązywaniu zagadnień z zakresu inżynierii biomedycznej + - - - - - - - - - -
Module content
Lectures:

Chemometria to dziedzina wiedzy zajmująca się wydobywaniem użytecznej informacji z wielowymiarowych danych pomiarowych za pomocą metod numerycznych i statystycznych. Algorytmy chemometryczne znajdują przede wszystkim zastosowanie, gdy dane charakteryzują się dużą złożonością, zmiennością oraz niepewnością a także znacznym stopniem wewnętrznego powiązania, czyli informacja zawarta jest nie w pojedynczych zmiennych ale w relacji pomiędzy nimi. Występują również punkty odbiegające, brak jest niektórych danych a rozkład ma zmienny charakter. Chemometria umożliwia wykorzystanie dużej liczby zmiennych do kompleksowego opisu zjawiska, na podstawie minimalnej liczby przebadanych obiektów, daje możliwość uzyskania wysokiej jakości informacji na podstawie danych o dużym poziomie niepewności, pozwala na podejmowanie zagadnień trudnych, leżących na granicy stosowalności metod statystycznych. Efektem wykorzystania chemometrii jest możliwość rozwiązania lub objaśnienia rzeczywistych problemów przy pomocy algorytmów obliczeniowych.
Program wykładu
Wprowadzenie do chemometrii: charakterystyka przedmiotu, zakres badań i zastosowań, podstawowe zagadnienia. Planowanie doświadczeń: wprowadzenie, zmienne, modele regresyjne, plany czynnikowe 2m, przykłady. Analiza i wstępne opracowanie danych: przygotowanie i kontrola danych, zależności pomiędzy zmiennymi, transformacja zmiennych, linearyzacja zależności, punkty odbiegające, przykłady. Modelowanie zależności: identyfikacja i istotność modelu, adekwatność modelu i istotność zmiennych, zdolność prognostyczna modelu. Analiza podobieństwa: wprowadzenie, transformacja zmiennych, podobieństwo wielowymiarowe, analiza podobieństwa cech, analiza podobieństwa próbek/obiektów, redukcja wymiaru przestrzeni cech. Analiza skupień obiektów: definicje, metody graficzne, dendrogram, metoda k-najbliższych sąsiadów. Analiza głównych składowych: podstawowe pojęcia, obliczanie głównych składowych, określenie liczby głównych składowych i ich interpretacja. Analiza dyskryminacyjna. Metody klasyfikacji obiektów: liniowe funkcje dyskryminacyjne, sztuczne sieci neuronowe, maszyna wektorów wspierających, drzewa klasyfikacji i regresji, SIMCA. Ocena trafności klasyfikacji, strategie walidacji modelu klasyfikacyjnego. Algorytmy genetyczne. Teoria Bayesa i jej zastosowanie w interpretacji wyników badań DNA
Analiza przykładów zastosowania chemometrii w inżynierii biomedycznej. Chemometria w naukach sądowych i kryminalistyce. Wydobywanie informacji z sygnałów akustycznych.

Laboratory classes:

Elementy teorii macierzy. Metryka i przestrzeń metryczna. Wprowadzenie do wykonywania obliczeń chemometrycznych w środowisku Matlab oraz Statgraphics. Realizacja projektów obliczeniowych demonstrujących praktyczne wykorzystanie wybranych metod chemometrycznych w interpretacji wielowymiarowych danych pomiarowych. Modelowanie w systemach biologicznych i chemicznych. Metody: analiza skupień, metoda k-najbliższych sąsiadów, analiza głównych składowych, liniowa analiza dyskryminacyjna, drzewa klasyfikacji i regresji, sztuczne sieci neuronowe. Dyskusja na temat wybranych zastosowań chemometrii w przetwarzaniu danych z zakresu inżynierii biomedycznej (przykładowe zagadnienia: analiza skupień na przykładzie segmentacji nowotworów, aktywność i toksyczność nowych związków w leczeniu nowotworów, metody chemometryczne w identyfikacji źródeł pochodzenia materiałów dentystycznych, ewaluacja alternatywnych markerów chronicznej choroby alkoholowej, metody chemometryczne w kontroli składu tabletek, rozpoznawanie mowy i pisma, klasyfikacja stadium choroby np. nowotworowej lub depresji, identyfikacja jednostki chorobowej na podstawie wyniku badań diagnostycznych i wiele innych).

Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 90 h
Module ECTS credits 3 ECTS
Participation in lectures 30 h
Participation in laboratory classes 30 h
Preparation for classes 10 h
Preparation of a report, presentation, written work, etc. 8 h
Realization of independently performed tasks 10 h
Examination or Final test 2 h
Additional information
Method of calculating the final grade:

Na ocenę końcową składa się: ocena z egzaminu (50%) oraz ćwiczeń laboratoryjnych (sprawdzian praktycznej umiejętności stosowania metod analizy wielowymiarowej oraz interpretacji rozwiązań prezentowanych w literaturze) (50%). Uzyskane punkty przeliczane są na ocenę zgodnie z Regulaminem Studiów AGH.

Prerequisites and additional requirements:

Znajomość podstaw statystyki oraz środowiska obliczeniowego Matlab.

Recommended literature and teaching resources:

Jan Mazerski, Chemometria praktyczna, Wyd. Malamut, 2009.
Jan Mazerski, Podstawy chemometrii, Wyd. Politechniki Gdańskiej, 2000.
Richard G. Brereton, Chemometrics: data analysis for the laboratory and chemical plant, Wiley, 2003.
Practical guide to chemometrics, ed. Paul Gemperline, Taylor&Francis, 2006.
Chemometria w analityce – wybrane zagadnienia, praca pod red. D. Zuby i A. Parczewskiego, Wydawnictwo Instytutu Ekspertyz Sądowych, 2008.

Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

Publikacje w czasopismach z listy filadelfijskiej
1. M. Jakubowska, R. Piech, T. Dzierwa, J. Wcisło, W.W. Kubiak, The Evaluation Method of Smoothing Algorithms in Voltammetry, Electroanalysis 15 (2003) 1729-1736.
2. M. Jakubowska, W.W. Kubiak, Optimization of smoothing process – the method to improve calibration in voltammetry, Talanta, 62 (2004) 583-594.
3. M. Jakubowska, W.W. Kubiak, Adaptive – degree polynomial filter for voltammetric signals, Analytica Chimica Acta 512 (2004) 241-250.
4. J. Gołaś, B. Kubica, W. Reczyński, W.M. Kwiatek, M. Jakubowska, M. Skiba, M. Stobiński, E. M. Dutkiewicz, G. Posmyk, K.W. Jones, M. Olko, J. Górecki, Preliminary Studies of Sediments from the Dobczyce Drinking Water Reservoir, Polish Journal of Environmental Studies 14 (2005) 37-44.
5. M. Jakubowska, W.W. Kubiak, Removing spikes from voltammetric curves in the presence of random noise, Electroanalysis 17 (2005) 1687-1694.
6. M.Jakubowska, Dedicated wavelet for voltammetric signals analysis, Journal of Electroanalytical Chemistry 603 (2007) 113–123.
7. M. Jakubowska, E. Hull, R. Piech, W.W. Kubiak, Selection of the optimal smoothing algorithm for the voltammetric curves, Chemia Analityczna – Chemical Analysis 53 (2008) 215–226.
8. M. Jakubowska, W. W. Kubiak, Signal processing in normal pulse voltammetry by means of dedicated mother wavelet, Electroanalysis 20 (2008) 185–193.
9. M. Jakubowska, R. Piech, Dedicated mother wavelet in the determination of antimony in the presence of copper, Talanta 77 (2008) 118-125.
10. M. Jakubowska, Inverse continuous wavelet transform in voltammetry, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 94 (2008) 131-139.
11. M. Jakubowska, B. Baś, W.W. Kubiak, End-point detection in potentiometric titration by continuous wavelet transform, Talanta 79 (2009) 1398-1405.
12. B. Baś, M. Jakubowska, W.W. Kubiak, New multipurpose electrochemical analyzer for scientific and routine tasks, Chemické Listy 103 (2009) s262 – Proceedings of the Modern electroanalytical methods 2009, Prague, Czech Republic, 9–13 December 2009.
13. M. Jakubowska, Hybrid signal processing in voltammetric determination of chromium(VI), Journal of Hazardous Materials 176 (2010) 540–548.
14. M. Jakubowska, Orthogonal Signal Correction for Voltammetry, Electroanalysis 22 (2010) 564 – 574.
15. M. Jakubowska, B. Baś, F. Ciepiela, W. W. Kubiak, A calibration strategy for stripping voltammetry of lead on silver electrodes, Electroanalysis 22 (2010) 1757-1764.
16. B. Baś, M. Jakubowska, F. Ciepiela, W. W. Kubiak, New multipurpose electrochemical analyzer for scientific and routine tasks, Instrumentation Science and Technology 38 (2010) 421-435.
17. M. Jakubowska, Signal processing in electrochemistry, Electroanalysis 23 (2011) 553-572.
18. Ł. Górski, F. Ciepiela, M. Jakubowska, W.W. Kubiak, Baseline correction in standard addition voltammetry by discrete wavelet transform and splines, Electroanalysis 23 (2011) 2658–2667.
19. Ł. Górski, F. Ciepiela, M. Jakubowska, Automatic baseline correction in voltammetry,
Electrochimica Acta 136 (2014) 195-203.
20. Ł. Górski, M. Jakubowska, B. Baś, W.W. Kubiak, Application of genetic algorithm for baseline optimization in standard addition voltammetry, Journal of Electroanalytical Chemistry 684 (2012) 38–46.
21. F. Ciepiela, W. Sordoń, M. Jakubowska, Principal components – based techniques in voltammetric determination of caffeic, syringic and vanillic acids, Electroanalysis 28 (2015) 546–554.
22. M. Jakubowska, W. Sordoń, F. Ciepiela, Unsupervised pattern recognition methods in ciders profiling based on GCE voltammetric signals, Food Chemistry 203 (2016) 476–482.
23. Ł. Górski, W. Sordoń, F. Ciepiela, W.W. Kubiak, M. Jakubowska, Voltammetric classification of ciders with PLS-DA, Talanta 146 (2016) 231–236.
24. W. Sordoń, A. Salachna, M. Jakubowska, Voltammetric determination of caffeic, syringic and vanillic acids taking into account uncertainties in both axes, Journal of Electroanalytical Chemistry 764 (2016) 23–30.
25. M. Kowalcze, M. Jakubowska, Voltammetric profiling of absinthes, Journal of Electroanalytical Chemistry 776 (2016) 114–119.
26. Ł. Górski, W.W. Kubiak, M. Jakubowska, Independent components analysis of the overlapping voltammetric signals, Electroanalysis 28 (2016) 1470–1477.
27. M. Jakubowska, R. Piech, Ł. Górski, Application of a partial least squares regression for the determination of nanomolar concentrations of scandium in the presence of nickel by adsorptive stripping 28. M. Jakubowska, Ł. Górski, R. Piech, Deviations from bilinearity in multivariate voltammetric calibration models, Analyst 138 (2013) 6817–6825.
29. F. Ciepiela, G. Lisak, M. Jakubowska, Self-referencing background correction method for voltammetric investigation of reversible redox reaction, Electroanalysis 25 (2013) 2054–2059.
30. F. Ciepiela, M. Jakubowska, Faradaic and Capacitive Current Estimation by DPV-ATLD, Journal of The Electrochemical Society, 164 (12) H760-H769 (2017)

Rozdziały w monografiach książkowych:
1. M. Jakubowska, W. Reczyński, A. Donabidowicz, J.Gołaś, W.W. Kubiak, Chemometric analysis of sediments from Dobczyce water reservoir w: Chemometrics: methods and applications / eds. Dariusz Zuba, Andrzej Parczewski, Kraków : Institute of Forensic Research Publishers, 2006, s.131–139.
2. M. Jakubowska, W.W. Kubiak, Separation of overlapped voltammetric peaks with dedicated wavelet w: Chemometrics: methods and applications / eds. Dariusz Zuba, Andrzej Parczewski, Kraków : Institute of Forensic Research Publishers, 2006, s.401–406.
3. M. Jakubowska, B. Baś, W.W. Kubiak, Nowy algorytm wyznaczania punktu końcowego w miareczkowaniu potencjometrycznym [New algorithm for end-point detection in potentiometric titration], Chemometria w nauce i praktyce, pod red. Dariusza Zuby, Andrzeja Parczewskiego, Kraków, Wydawnictwo Instytutu Ekspertyz Sądowych, 2009.

Publikacje recenzowane w czasopismach o zasięgu międzynarodowym:
1. S. Białas, M. Jakubowska, Necessary and Sufficient Conditions for the Stability of Interval Matrices, Bulletin of the Polish Academy of Sciences 49 (2001) 467-478.
2. M. Jakubowska, D. Kalarus, A. Kot, W. W. Kubiak, Metody chemometryczne w identyfikacji źródeł pochodzenia klinkieru oraz cementu, Materiały Ceramiczne = Ceramic Materials 61 (2009) 12–15.

Additional information:

Brak