Home Oktatás PHD

 

  • Nyomtatás

Számítógépes kutatásmódszertani eszközök
2019/2020

Kurzus megnevezése: Számítógépes kutatásmódszertani eszközök
A tantárgyelem kredit-értéke: 6
A teljesítési formája: vizsgadolgozat
A tantárgyelem óraszáma: 28 (heti 2 óra, 14 hét)
A tantárgyelemet meghirdető tanszék: Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet
Kurzus helye és időpontja: Kis Oktatási Épület, 22-es terem, péntek 10-12 (1. csoport), 12-14 (2. csoport)
A tantárgy felelőse és elérhetősége: Tolnai József PhD (Ez az e-mail cím a spamrobotok elleni védelem alatt áll. Megtekintéséhez engedélyeznie kell a JavaScript használatát.)
Oktatók: Peták Ferenc PhD DSc, Tolnai József PhD

A kurzus célja:

A kurzus elsődleges célja, hogy gyakorlati és elméleti számítógépes háttérismereteket adjon a doktorandusz hallgatóknak a mérési adatok keletkezésétől a közzétételéig tartó folyamathoz.
A kurzus a korszerű információtechnológiai eszközök használatának elsajátítását célozza meg, mely felkészíti a hallgatókat a hatékony kutatómunkára, az orvosbiológiai adatok feldolgozásra, a tudományos igényű ábrák, diagrammok létrehozására, a prezentációk elkészítésére és bemutatására, illetve az elektronikus dokumentumok (pl. publikáció, disszertáció) elkészítésére.
A kurzus célja továbbá, hogy betekintést nyújtson olyan új és egyre szélesebb körben alkalmazott orvosi technológiákba, mint a telemedicina rendszerek, illetve a 3D nyomtatás orvosi alkalmazásai.

Tematika:

Hét Tartalom
1. Mérési adatok számítógépes gyűjtésének, ábrázolásának és feldolgozásának alapfogalmai az élettudományokban
2-6. Számítógépes adatfeldolgozási módszerek. Mérési adatok előkészítése, kiértékelésre: szűrés, rendezés, adatbázis lekérdezések, adattisztítás, részösszegképzés, kimutatások készítése
7. 3D tervezés és nyomtatás orvostudományi alkalmazásai, bioprinting
8-9. Tudományos adatközlés formái, alapfogalmai. Kiértékelt adatok prezentációja, grafikus szoftvercsomagok használata.
10-11. Tudományos prezentáció tartalmi és formai követelményei. Látvány, szerkezet, tartalom, és üzenet összefüggései.
12-13. Dokumentumok kezelése, diagrammok, ábrák, stílusok használata, tartalom- és ábrajegyzék készítése. Hivatkozások kezelése.
14. Információ- és irodalomkutatás, nemzetközi tudományos élettudományos adatbázisok használata. Tudományos közlemények kezelésének elektronikus rendszerei. Referencia manager. Elektronikus kérdőívek.

Évközi tanulmányi követelmények:
− aktív részvétel a szemináriumokon
− az írásbeli munkák és a vizsgadolgozat önálló elkészítése, és határidőre történő beküldése

A megszerzett tudás és kompetenciák ellenőrzése és értékelése:
A félév teljesítményét 1-5-ig gyakorlati jeggyel minősítjük. Az ötfokozatú gyakorlati jegy értéke az órai munka, a félévközi és a félév végén beadott feladatok eredményétől függően alakul.

A hallgatók felkészüléséhez felhasználható szakirodalom (jegyzet, tankönyv, egyéb források és segédanyagok:
− A kurzus egészét tematikailag átfogó és korszerű irodalom nem áll rendelkezésre, az egyes résztémák vonatkozásában ajánlható szakkönyvek pedig meghaladják a kurzus szintjét. A szakkönyvek hozzáférhetősége is időről időre változik.
− Ezen kívül az egyes szoftverek részletes elektronikus anyaggal, „help”-el rendelkeznek, melyek segítik a rendszerek működését megérteni. 

Ajánlott irodalom:
− Saját készítésű, órán kiosztott oktatási segédletek
− Saját fejlesztésű e-lerning tananyagok

 

  • Nyomtatás

Biostatisztika elmélet
2019/2020

Tárgy neve: Biostatisztika elmélet
Tárgycsoport neve: Alapozó tantárgy
Szervezeti egység neve (felelős tanszék): SZTE ÁOK, Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet
Tárgyfelelős neve: Dr. Boda Krisztina PhD, c. egyetemi tanár
Kurzus előfeltétele: nincs
Kurzus meghirdetése: őszi szemeszter
Kurzus javasolt felvétele: A képzés 1. vagy 2. évében
Heti óraszám: 2
Összes óraszám: 28
Kreditpont: 6
Követelmény típus (teljesítés módja): ötfokozatú beszámoló
Kurzus felvételek max. száma: 2
Kurzus típusa: elméleti/előadás
Vizsgatípus: írásbeli és szóbeli
A kurzus oktatói: Dr. Boda Krisztina, Dr. Nyári Tibor, Szűcs Mónika

Tematika:

  1. Adattípusok és ábrázolási módjaik, mintabeli jellemzők.
  2. Valószínűségelméleti alapfogalmak, események valószínűsége. Valószínűségi változók, eloszlásfüggvény, sűrűségfüggvény.
  3. Nevezetes eloszlások, elméleti és statisztikai jellemzők és azok viszonya. Statisztikai becslések, konfidencia intervallumok.
  4. Hipotézisvizsgálat, egymintás és páros t-próba, kétmintás t-próba.
  5. Egy-és kétoldalas próbák, döntések hibái, erő, a szignifikancia értelmezése, az elemszámtervezés alapjai.
  6. Gyakorisági táblázatok. Illeszkedésvizsgálat, homogenitásvizsgálat, függetlenségvizsgálat 2 próbával. Fisher próba. Kontingencia táblázatokból nyerhető mérőszámok
  7. Regressziós és korrelációs analízis és alkalmazásaik. Két- és többváltozós lineáris regresszió. Kétváltozós lineáris regresszió transzformált adatokon
  8. Több minta összehasonlítása, variancia analízis, páronkénti hasonlítások
  9. Nemparaméteres módszerek. Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis, Friedman próba, rangkorreláció és rangkonkordancia.
  10. Logisztikus regresszió. Esélyhányados számítás 2x2-es táblázatból és logisztikus regresszióval.
  11. Túléléssel kapcsolatos vizsgálatok, life-table, Kaplan Meyer módszer
  12. Többváltozós módszerek, faktoranalízis, clusteranalízis, diszkriminancia analízis célja, legfontosabb tulajdonságaik

Az előadások óravázlatai letölthetők a honlapról és a Coospace-ről.

Ajánlott irodalom:

  1. Reiczigel Jenő, Harnos Andrea, Solymosi Norbert: Biostatisztika nem statisztikusoknak. PARS Kft. Nagykovácsi, 2007. R kódok letölthetők: http://biostatkonyv.hu/
  2. Hajtman Béla: Bevezetés a biostatisztikába nem csak orvosoknak. Edge 2000 Kiadó, 2012.
  3. Vargha András: Matematikai statisztika pszichológiai, nyelvészeti és biológiai alkalmazásokkal. Pólya Kiadó, 2000.
  4. Dinya Elek: Biometria az orvosi gyakorlatban. Medicina Könyvkiadó Rt. Budapest, 2001.
  5. Douglas G- Altman: Practical statistics for medical research. Chapman & Hall, 1995.

 

  • Nyomtatás

Biostatisztikai modellek az élettudományokban
2019/2020

Mind a 4 Doktori Iskolában meghirdetendő szabadon választható fél éves kurzus PhD hallgatók számára

Szemeszter: őszi szemeszter, heti 2 óra gyakorlat
Kreditérték: 6 kredit
Kurzusfelelős: Stéhlik Jánosné Dr. Boda Krisztina nyugalmazott címzetes egyetemi tanár
Oktatók: Dr. Nyári Tibor PhD DSc egyetemi docens, Rárosi Ferenc tudományos segédmunkatárs, Szűcs Mónika tudományos segédmunkatárs, az Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet munkatársai.
Maximális létszám: 15 fő (egy számítógépes kabinet)
Feltétel: az első évben kötelező biostatisztika kurzus (AOKDI-ALA-03) elvégzése - kivéve azokat, akiket korábbi vagy máshol végzett tanulmányaik alapján felmentünk.

A kurzus célja
Ez a féléves kurzus azoknak a hallgatóknak szól, akiket mélyebben érdekel a biostatisztika és a statisztikai szoftverek világa, ezen belül is a haladó módszerek megismerése (ANOVA modellek, regressziós modellek, epidemiológia, többváltozók módszerek). Feltétele a „biostatisztika” kötelező féléves PhD kurzus elvégzése. A kötelező kurzushoz hasonlóan a módszerek megértése, azok feltételei és alkalmazása, szoftver (R ) használata és az eredmények értelmezése a cél, illetve a bonyolultabb statisztikai módszereket alkalmazó cikkek kritikus értelmezése.

Az oktatás módszere
A kurzus számítógépes kabinetben zajlik, ahol elsősorban az R statisztikai szabad szoftvert, esetleg más, az egyetemen használt szoftvereket (SPSS, Statistica for windows, SAS) alkalmazunk. A hallgatók minden órán házi feladatot kapnak a következő hétre, ezek értékelése adja az év végi jegy felét. Az év végén egy összefoglaló dolgozatot is kell írniuk.

Értékelés: gyakorlati jegy. Ez a házi feladatok pontszámaiból és az év végi dolgozat pontszámából fele-fele arányban áll össze.

Teljesítmény, % Minősítés
0 -50% elégtelen(1)
51-62.5% elégséges(2)
63-75% közepes(3)
76-87.5% jó(4)
88-100% jeles(5)

Tervezett tematika

Hét Tananyag Oktató(k)
1. Alapvető egyváltozós statisztikai próbák (ismétlés). t-próbák, khi-négyzet próbák. BK
2. Korreláció, regresszió, regressziós modellek (ismétlés). BK
3. Lineáris modell, egyszempontos ANOVA BK
4. Kétszempontos ANOVA. BK
5. Ismételt méréses ANOVA modellje (GLM) BK
6. Lineáris modellek, általánosított lineáris modellek, mixed modell BK
7. Diagnosztikus tesztek, predikciós modellek, ROC görbe SZM
8. Predikciós modellek és alkalmazásuk diagnosztikai célokra I. SZM
9. Predikciós modellek és alkalmazásuk diagnosztikai célokra II. RF
10. Epidemiológiai modellezés I. Poisson regresszió NYT
11. Epidemiológiai modellezés II. Negatív binomiális regresszió NYT
12. Mintaelemszám-tervezés I. RF
13. Mintaelemszám-tervezés II. RF
14. Dolgozatírás  

Ajánlott irodalom

  • Az előadások óravázlatai. Letölthetők a honlapról és a Coospace-ről.
  • Reiczigel Jenő, Harnos Andrea, Solymosi Norbert: Biostatisztika nem statisztikusoknak. PARS Kft. Nagykovácsi, 2007. R kódok letölthetők: http://biostatkonyv.hu/

 

  • Nyomtatás

Biostatisztika gyakorlat
2019/2020

Tárgy neve: Biostatisztika gyakorlat
Tárgycsoport neve: Alapozó tantárgy
Szervezeti egység neve (felelős tanszék): SZTE ÁOK, Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet
Tárgyfelelős neve: Dr. Boda Krisztina PhD, c. egyetemi tanár
Kurzus előfeltétele: nincs
Kurzus meghirdetése: őszi szemeszter
Kurzus javasolt felvétele: A képzés 1. vagy 2. évében
Heti óraszám: 2
Összes óraszám: 28
Kreditpont: 2
Követelmény típus (teljesítés módja): 3 fokozatú beszámoló
Kurzus felvételek max. száma: 2
Kurzus típusa: gyakorlat
Vizsgatípus: írásbeli
A kurzus oktatói: Dr. Boda Krisztina, Dr. Nyári Tibor, Szűcs Mónika

Tematika:

  1. Adattípusok és ábrázolási módjaik, mintabeli jellemzők.
  2. Valószínűségelméleti alapfogalmak, események valószínűsége. Valószínűségi változók, eloszlásfüggvény, sűrűségfüggvény.
  3. Nevezetes eloszlások, elméleti és statisztikai jellemzők és azok viszonya. Statisztikai becslések, konfidencia intervallumok.
  4. Hipotézisvizsgálat, egymintás és páros t-próba, kétmintás t-próba.
  5. Egy-és kétoldalas próbák, döntések hibái, erő, a szignifikancia értelmezése, az elemszámtervezés alapjai.
  6. Gyakorisági táblázatok. Illeszkedésvizsgálat, homogenitásvizsgálat, függetlenségvizsgálat 2 próbával. Fisher próba. Kontingencia táblázatokból nyerhető mérőszámok
  7. Regressziós és korrelációs analízis és alkalmazásaik. Két- és többváltozós lineáris regresszió. Kétváltozós lineáris regresszió transzformált adatokon
  8. Több minta összehasonlítása, variancia analízis, páronkénti hasonlítások
  9. Nemparaméteres módszerek. Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis, Friedman próba, rangkorreláció és rangkonkordancia.
  10. Logisztikus regresszió. Esélyhányados számítás 2x2-es táblázatból és logisztikus regresszióval.
  11. Túléléssel kapcsolatos vizsgálatok, life-table, Kaplan Meyer módszer
  12. Többváltozós módszerek, faktoranalízis, clusteranalízis, diszkriminancia analízis célja, legfontosabb tulajdonságaik

A gyakorlati segédanyagok letölthetők a honlapról és a Coospace-ről.

Ajánlott irodalom:

  1. Reiczigel Jenő, Harnos Andrea, Solymosi Norbert: Biostatisztika nem statisztikusoknak. PARS Kft. Nagykovácsi, 2007. R kódok letölthetők: http://biostatkonyv.hu/
  2. Hajtman Béla: Bevezetés a biostatisztikába nem csak orvosoknak. Edge 2000 Kiadó, 2012.
  3. Vargha András: Matematikai statisztika pszichológiai, nyelvészeti és biológiai alkalmazásokkal. Pólya Kiadó, 2000.
  4. Dinya Elek: Biometria az orvosi gyakorlatban. Medicina Könyvkiadó Rt. Budapest, 2001.
  5. Douglas G- Altman: Practical statistics for medical research. Chapman & Hall, 1995.

 

  • Add to Phrasebook
     
    • No word lists for Hungarian -> Hungarian...
       
    • Create a new word list...
  • Copy
  • Add to Phrasebook
     
    • No word lists for Hungarian -> Hungarian...
       
    • Create a new word list...
  • Copy