Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej

Każdy kandydat odpowiada na pytania z listy ogólnej oraz na pytania z wybranej przez niego listy szczegółowej.

• Algorytmika – definicja pojęcia algorytmu, złożoność obliczeniowa i pamięciowa, klasy złożoności obliczeniowej, przykłady algorytmów lokujących się w poszczególnych klasach złożoności obliczeniowej. Notacje asymptotyczne, szacowanie złożoności obliczeniowej algorytmów. Algorytmy sortowania, przeszukiwania grafu w głąb i wszerz, tworzenia drzewa rozpinającego grafu, wyszukiwania najkrótszych ścieżek w grafie. Pojęcie struktury danych. Różne rodzaje struktur danych tj. listy pojedynczo i podwójnie wiązane, tablice haszujące, drzewa poszukiwań binarnych, drzewa czerwono-czarne, grafy - ich reprezentacje oraz przydatność w kontekście różnych zastosowań.
• Języki programowania – programowanie w językach strukturalnych, obiektowych i funkcyjnych. Popularne instrukcje sterujące języków proceduralno-obiektowych takie jak np: if, for, while, do, return, break, new, delete, super itp. i ich znaczenie oraz wykorzystanie.
• Struktura programu w językach obiektowych i funkcyjnych. Struktury danych wykorzystywane w różnych językach programowania – przykłady implementacji. Programowanie obiektowe – pojęcia dziedziczenia, polimorfizmu, rzutowania. Tworzenie i obsługa wyjątków.
• Przetwarzanie współbieżne – pojęcie wątku i procesu. Pojęcie pamięci współdzielonej, wzajemnego wykluczania, synchronizacji wątków i procesów. Błędy synchronizacji, pojęcie deadlock’u i livelock’u. Modele problemów dla systemów współbieżnych: ucztujący filozofowie, czytelnicy i pisarze, producenci i konsumenci itp. Modele synchronizacji: semafor, monitor, compare-and-swap (CAS). Ich działanie i przykłady implementacji w językach programowania.
• Języki formalne – klasyfikacja języków formalnych Chomsky’ego oraz odpowiadające poszczególnym klasom języków automaty formalne. Maszyna Turinga jako model obliczeń. Definicje klas problemów NP, NP-complete, NP-hard i inne. Przykłady problemów lokujących się w tych klasach. Problem stopu. Związek pomiędzy językami formalnymi a językami programowania.
• Bazy danych – rodzaje baz danych. Organizacja relacyjnej bazy danych, tabele, relacje, klucze, indeksy, widoki, procedury składowe etc. Podstawy języka SQL, rodzaje zapytań i ich składnia. Normalizacja baz danych, postacie normalne. Wykorzystanie baz danych w kontekście języków programowania.
• Inżynieria oprogramowania – inżynieria wymagań, inżynieria produktu. Akwizycja i analiza wymagań. Modele procesów wytwórczych oprogramowania. Analiza i modelowanie strukturalne oprogramowania. Diagramy ERD, DFD, STD, FHD. Modelowanie obiektowe. pojęcia obiektu, klasy, metody, komunikatu, wzorca, enkapsulacji, interfejsu. Język UML oraz podstawowe diagramy tego języka. Jakość oprogramowania – sposoby oceny, metryki, zarządzanie jakością procesu wytwarzania oprogramowania.
• Ogólna wiedza informatyczna – konstrukcja i architektura komputera. Problemy i wyzwania sztuczniej inteligencji, test Turinga vs. problem chińskiego pokoju. Podejmowanie decyzji ze wsparciem komputera.

Zakres wiedzy dotyczący wszystkich kandydatów

Zakres problemowy dyscypliny "Inżynieria biomedyczna". Pojęcia: model biocybernetyczny, symulacja systemu biologicznego, przykłady wykorzystania tych pojęć w wybranych zagadnieniach biologii i medycyny. Rola biocybernetyki i inżynierii w rozwoju techniki, w rozwoju biologii, w postępach medycyny i w osiągnięciach cywilizacji.

Metody reprezentacji wiedzy. Pojęcie wiedzy niepełnej i niepewnej. Systemy ekspertowe. Zasady wnioskowania w systemach z regułową reprezentacją wiedzy. Logika rozmyta, algorytmy ewolucyjne. Systemy inżynierii biomedycznej w zastosowaniach do diagnostyki, terapii, rehabilitacji oraz protezowania różnych narządów i części ciała - przykłady i ogólne zasady ich budowy.

Zakres dziedzinowy I: elektronika i informatyka w medycynie

Podstawy neurocybernetyki teoretycznej, różne cele i metody modelowania mózgu, różne typy sieci neuronowych i ich zastosowania, elementy kognitywistyki. Modele biologicznych i technicznych systemów percepcyjnych (system wzrokowy i słuchowy człowieka), regulacyjnych (pojęcie homeostazy i struktury systemów, które ją zapewniają) oraz sterujących (sterowanie dowolnymi ruchami, sterowanie jednostek motorycznych i całej pętli gamma, współdziałanie mięśni synergistycznych i antagonistycznych). Modele populacyjne.

Komputerowe metody przetwarzania sygnałów biomedycznych, a także metody analizy i rozpoznawania obrazów medycznych. Wybrane zagadnienia sztucznej inteligencji w zastosowaniach biomedycznych.

Metody stosowane w pomiarach biologicznych i fizjologicznych, monitorowanie krążenia, napięcia mięśni, dobrostanu płodu, funkcjonowania mózgu, percepcji wzrokowej i słuchowej. Przykłady cyfrowego wspomagania diagnostyki sygnałowej i obrazowej. Sygnały wielowymiarowe i wielomodalne. Metody ekstrakcji cech i klasyfikacji obiektów/zdarzeń. Metody nadzorowania człowieka w miejscu zamieszkania, systematyka i cechy szczególne sensorów. Sensoryczne sieci pomiarowe. Problemy bezpieczeństwa danych i prywatności w sieciach i pomiarach medycznych. Szpitalne systemy informacyjne, planowanie zabiegów, automatyczna/zdalna kwalifikacja pacjentów. Problemy telemedycyny: prywatność i wiarygodność danych, ciągłość dostępu do informacji, mobilność i aspekty energetyczne urządzeń. Interfejsy mózg-komputer: paradygmaty BCI i ich cechy szczególne.

Zakres dziedzinowy II: inżynieria biomateriałów

Podstawowe pojęcia: biomateriał, biozgodność, bioaktywność, wyrób medyczny, implant, transplant, sztuczny narząd, narząd hybrydowy. Zależność pomiędzy budową, właściwościami i sposobem otrzymywania biomateriałów: metalowych, polimerowych, ceramicznych i kompozytowych. Klasyfikacja biomateriałów ze względu na: rodzaj materiału (metalowe, ceramiczne, polimerowe, węglowe, kompozytowe, hybrydowe) i zachowanie w środowisku biologicznym (biostabilne, degradowalne, resorbowalne). Praktyczne zastosowanie biomateriałów metalowych, polimerowych, węglowych, kompozytowych, bioceramiki fosforanowo-wapniowej i szkieł bioaktywnych np. w chirurgii, ortopedii, kardiochirurgii, stomatologii. Inżynieria powierzchni i metody modyfikacji powierzchni. Metody badań struktury, mikrostruktury i właściwości biomateriałów. Odpowiedź biologiczna na implant. Metody badań biomateriałów in vitro i in vivo. Inżynieria tkankowa i medycyna regeneracyjna.

Zakres dziedzinowy III: biomechanika

Podstawowe pojęcia: Biomechanika i mechanobiologia. Zadania i kierunki badań w biomechanice. Zależność pomiędzy budową, a właściwościami funkcjonalnymi tkanek. Działy biomechaniki, Podział stawów ze względu na wykonywane ruchy, Biotrybiologia i zagadnienia związane z eksploatacją stawów i tkanek, Budowa i właściwości mechaniczne kości, Modele opisujące właściwości mechaniczne kości, Funkcje i właściwości chrząstki stawowej, modele chrząstki stawowej, Budowa i właściwości tkanek łącznych na przykładzie ścięgna, Modele opisujące właściwości ściegien, Budowa i funkcje kręgosłupa, Biomateriały naturalne i syntetyczne. Modelowanie biomateriałów jako elementów o właściwościach lepkosprężystych. Metody badań eksperymentalnych stosowane w biomechanice tkanek (uwzględniając badania naprężeń, odkształceń, przemieszczeń etc.). Podstawy wytrzymałości materiałów tkankowych – wytrzymałość na rozciąganie, ściskanie, zginanie, skręcanie.