Moderní metody topografické vizualizace EEG dat. Mapování kordance, Loreta, 3D spliny. Extrakce příznaků z EEG. Jednokanálové a multikanálové metody adaptivní segmentace. Metriky. Normalizace dat. Metody automatické klasifikace. Učení bez učitele. Shluková analýza. K-means algoritmus. Fuzzy množiny. Optimální počet tříd. Limity a omezení shlukové analýzy. Učící se klasifikátory. Srovnání vlastností supervizovaného a nesupervizovaného učení. On-line klasifikace. K-NN klasifikátor klasický a fuzzy. Analýza dlouhodobých EEG signálů. Hierarchický víceúrovňový systém automatizovaného zpracovávání signálu. Automatická identifikace signifikantních grafoelementů. Sumární informace. Extrakce prototypů. Extrakce zhuštěné informace. Aplikace automatizované analýzy dlouhodobých záznamů v epileptologii, neonatalogii a při monitorování spánku. Strukturální časové profily. Neuronové sítě a zpracování signálů. Metoda hlavních komponent a neuronové sítě. Hebbovské učení. Multikanálové signály atd.

Určeno pro: biomedicínské inženýry zařazené do specializačního vzdělávání se zaměřením 4.2.5 v oboru Klinické inženýrství.