Obiettivi Formativi

Il C.I. si pone come obiettivo il raggiungimento di apprendimenti specifici nel campo della metodologia della ricerca di base, attraverso insegnamenti in cui lo studente è introdotto alla comprensione ed interpretazione critica della Fisica applicata in campo riabilitativo, come fondamento della pratica clinica basata sulle prove di efficacia, sulla progettazione di studi scientifici, sulla raccolta dati, analisi, presentazione ed interpretazione dei risultati. Inoltre la Statistica per la Ricerca Sperimentale e Tecnologica intende fornire conoscenze di base relative alle principali analisi statistiche utilizzate nella ricerca bio-medica; in particolare lo studente dovrà conoscere gli elementi di statistica descrittiva e inferenziale, essere in grado di applicare le diverse metodologie statistiche ai dati e di individuare le eventuali relazioni esistenti tra le variabili oggetto di interesse nell’ambito della ricerca bio-medica. Il modulo d'informatica permetterà allo studente la comprensione dei principi fondamentali delle basi di dati con particolare riferimento ai DataìBase Management Systems (DBMS) relazionali, del data werehousing, data mining, open data e big data. Capacità di creazione di tabelle, query e viste tramite il linguaggio SQL. Comprensione dei principi fondamentali del diritto d'autore, dei crimini informatici e della sicurezza informatica con particolare riferimento alle principali tecniche di crittografia.

Learning Goals

The aim of C.I. is to achieve specific learning in the field of basic research methodology, through teachings in which the student is introduced to the critical understanding and interpretation of Physics applied in the field of rehabilitation as the basis of clinical practice based on efficacy tests, scientific research design, data collection, analysis, presentation and interpretation of results. The course intends to provide basic knowledge of the main statistical analyses used in bio-medical research; in particular the student will need to know the elements of descriptive and inferential statistics, be able to apply the different statistical methodologies to the data and to identify possible relationships between the variables of interest in the bio-medical research. The computer module will allow the student to understand the fundamental principles of databases with particular reference to relational DataBase Management Systems (DBMS), data werehousing, data mining, open data and big data. Ability to create tables, queries and views using the SQL language. Understanding of the fundamental principles of copyright, computer crimes and computer security with particular reference to the main cryptography techniques.

Metodi didattici

L'attività didattica si svolge in aula mediante lezioni frontali con l'ausilio di diapositive e filmati esplicativi. Nel corso delle lezione, a discrezione del docente, possono essere previste verifiche sotto forma di test. Il modulo d'informatica è mutuato con altri C.di.S. per via telematica.

Teaching Methods

The didactic activity takes place in classroom through frontal lessons with the help of slides and explanatory films. During the lesson, at the discretion of the teacher, test audits may be provided. The computer module is borrowed with other C.di.S. electronically.

Prerequisiti

Nozioni di base di Fisica , Matematica e Informarica.

Prerequisites

Basics of Physics, Mathematics and Computer Science.

Verifiche dell'apprendimento

La verifica finale consiste nell'esame orale. Il voto sarà calcolato con la media matematica dei voti dei singoli moduli; è indispensabile ottenere almeno la sufficienza in tutti e 4 i moduli.

Assessment

The final examination is an oral examination. The vote will be calculated with the mathematical average of the votes of the single modules; It is indispensable to get at least the sufficiency in all 4 modules.

Programma del Corso

Modulo di Fisica Applicata: Elementi di Cinematica, di Statica e di Dinamica Meccanica dei fluidi: equilibrio nei fluidi, moto dei fluidi, Teorema di Bernoulli, differenza tra fluidi viscosi e non viscosi, legge di Laplace, circuito idrodinamico del sangue, lavoro e potenza cardiaca, legge di Poiseuille, leggi di Fick ,legge di Graham, legge di Dalton e legge di Henry. Termologia e termodinamica nei sistemi biologici: gas perfetti e gas reali, meccanismi di trasmissione del calore, termoregolazione del corpo umano. Fenomeni elettrici: carica elettrica e forza di Coulumb, dipolo elettrico, capacità di un conduttore, condensatore, corrente elettrica e leggi di Ohm, mobilità elettrolitica e l’elettrolisi, equazione di Nernst, attività bioelettriche nei sistemi biologici, prova impedenziometrica, ECG. Ottica geometrica: caratteristiche delle onde elettromagnetiche, leggi della riflessione e della rifrazione, occhio come sistema ottico, formazione dell’immagine, principio di funzionamento delle fibre ottiche. Acustica: caratteristiche delle onde elastiche, orecchio come sistema uditivo, campo d’ascolto, ultrasuoni e loro applicazioni in campo medico. Radiazioni in medicina: dualità onda-corpuscolo, differenza radiazioni non ionizzanti e radiazioni ionizzanti, radioattività, decadimento radioattivo, assorbimento delle radiazioni nella materia e loro effetti, campi elettromagnetici a bassa frequenza e, radiofrequenza, microonde, infrarosso, utilizzo delle radiazioni in ambiente medico: laser, scintigrafia,.RM, TC,PET, SPECT. Modulo di Statistica per la Ricerca Sperimentale e Tecnologica: • Introduzione al processo di ricerca: quesiti di ricerca, tipi di variabili, scale di misura, disegni di ricerca (disegni tra i gruppi, studi controllati randomizzati, disegni entro i gruppi, disegni correlazionali, nessi di causalità). • Statistica descrittiva: scelta della misura di tendenza centrale, misure di variabilità o dispersione, rappresentazioni grafiche. Organizzazione di un dataset. • Significato della distribuzione normale in ambito biologico-clinico. Cenni di Statistica Inferenziale e verifica delle ipotesi. • Relazioni tra variabili statistiche: associazione tra variabili categoriche, correlazione e regressione. Modulo d'informatica: Basi di Dati: introduzione; i modelli: gerarchico, reticolare e relazionale; Le relazioni; Le basi di dati: come si usano; Le viste: query di selezione e criteri; Il data warehouse; Il data mining; Big data, open data e data journalism. - La sicurezza informatica: tecniche e legislazione: introduzione; i virus; La crittografia e le sue implementazioni; La tutela dei diritti d’autore; I crimini informatici.

Course Syllabus

Applied Physics Module: Elements of kinematics, statics and dynamics Fluid mechanics: fluid equilibrium, fluid motion, Bernoulli's theorem, difference between viscous and non-viscous fluids, Laplace's law, hydrodynamic circuit of blood, work and cardiac power, Poiseuille's law, Fick's laws, Graham's law, Dalton's law and Henry's law. Thermology and thermodynamics in biological systems: perfect gases and real gases, heat transmission mechanisms, thermoregulation of the human body. Electrical phenomena: electric charge and Coulumb force, electric dipole, capacity of a conductor, capacitor, electric current and Ohm's laws, electrolytic mobility and electrolysis, Nernst equation, bioelectric activities in biological systems, impedance test, ECG. Geometric optics: characteristics of electromagnetic waves, laws of reflection and refraction, eye as an optical system, image formation, principle of operation of optical fibers. Acoustics: characteristics of elastic waves, ear as auditory system, listening field, ultrasound and their applications in the medical field. Radiation in medicine: wave-corpuscle duality, difference between non-ionizing radiation and ionizing radiation, radioactivity, radioactive decay, absorption of radiation in matter and their effects, low frequency electromagnetic fields and, radio frequency, microwave, infrared, use of radiation in the medical environment : laser, scintigraphy, .RM, TC, PET, SPECT. Statistics Module for Experimental and Technological Research: • Introduction to the research process: research questions, types of variables, measurement scales, research designs (designs between groups, randomized controlled studies, designs within groups, correlational designs, causal links). • Descriptive statistics: choice of the central trend measure, variability or dispersion measures, graphic representations. Organization of a dataset. • Meaning of normal distribution in the biological-clinical setting. Elements of Inferential Statistics and hypothesis testing. • Relationships between statistical variables: association between categorical variables, correlation and regression. Computer module: Databases: introduction; the models: hierarchical, reticular and relational; Relations; Databases: how they are used; The views: selection queries and criteria; The data warehouse; Data mining; Big data, open data and data journalism. - Cyber ​​security: techniques and legislation: introduction; viruses; Cryptography and its implementations; The protection of copyright; Cybercrime.