Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2016/2017
Máster Universitario en Ingeniería Biomédica por la Universidad Pública de Navarra
Código: 73309 Asignatura: Procesado de imagen médica
Créditos: 6 Tipo: Optativa Curso: 1 Periodo: 2º S
Departamento: Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Profesorado:
CABEZA LAGUNA, RAFAEL (Resp)   [Tutorías ] VILLANUEVA LARRE, ARANTZAZU   [Tutorías ]
DEL CERRO REYES, BEATRIZ   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Módulo de Especialidad

 

Materia: Especialidad en Procesado y Comunicación de Señales e Imágenes Médicas

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Descripción/Contenidos

Partiendo de problemas de imagen médica reales se explicarán técnicas y métodos avanzados de procesado de imagen con aplicación en problemas reales. Algunos de estos métodos se implementarán a nivel práctico y se emplearán parte de los conocimientos adquiridos en la elaboración de un trabajo final.

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Descriptores

Procesado de imagen médica

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Competencias genéricas

CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación

CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio

CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios

CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades

CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

CG1 - Que los estudiantes sean capaces de planificar y desarrollar trabajos en grupo de manera coordinada

CG2 - Que los estudiantes sean capaces de leer y comprender textos técnicos y científicos

CG3 - Que los estudiantes sean capaces de redactar trabajos o memorias técnicas

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Competencias específicas

Ser capaz de analizar un problema de procesado de imagen médica y plantear la arquitectura básica para su resolución.

Ser capaz de comprender y desarrollar algoritmos avanzados de realce de imagen médica.

Ser capaz de comprender y desarrollar algoritmos avanzados de segmentación de imagen médica.

Ser capaz de comprender y desarrollar algoritmos avanzados de registros de imágenes médicas.

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Resultados aprendizaje

(R1) Saber analizar y utilizar las principales técnicas de la ingeniería biomédica específicamente sobre procesado de imagen médica

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Metodología

Metodología - Actividad
Horas Presenciales
Horas no presenciales
A-1 Clases expositivas/participativas
30
 
A-2 Prácticas
20 
 
A-3 Debates, puestas en común, tutoría grupos
0 
 
A-4 Elaboración de trabajo
6 
 24
A-5 Lecturas de material
 0
0 
A-6 Estudio individual
 
66 
A-7 Exámenes, pruebas de evaluación
 4
 
A-8 Tutorías individuales
0 
 
 
 
 
Total
60 
90 

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Idiomas

Castellano, estando prácticamente toda la bibliografía, tanto de referencia como complementaria, en inglés

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Evaluación

 

 

Resultado de aprendizaje Sistema de evaluación Peso (%) Carácter recuperable
 R1 Examen final tipo test  40% Sí
 R1 Pruebas de seguimiento continuo (ejercicios, trabajos cortos, preguntas en clase, etc.)  20%  No 
 R1 Trabajo en grupo junto con presentación oral  40%  No 

 

 

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Temario

Toda la materia se enfoca bajo la óptica de tres aplicaciones reales:

  1. Aplicaciones en cardiología:
    1. Cálculos de textura
    2. Segmentación
  2. Aplicaciones en resonancia magnética cerebral:
    1. ASM
    2. AAM
  3. Aplicaciones en cirugía de traumatología:
    1. Registro y fusión

 

Programa de prácticas. Se plantean 3 sesiones de prácticas con los siguientes contenidos:

  1. Cálculo de texturas: espaciales y frecuenciales
  2. Técnicas de segmentación mediante modelos estadísticos
  3. Aplicación de algoritmos de registro y fusión de nubes de puntos 3D

 

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.


  • Gonzalez R.C., Woods R.E., “Digital Image Processing”, Prentice Hall
  • Prince, J.L., Links J., “Medical Imaging Signals and Systems”, Pearson Prentice Hall Bioengineering
  • Suetens, P., “Fundamentals of Medical Imaging”, Cambridge
  • Bankman, I.N., “Handbook of Medical Imaging”, Academic Press
  • Jan, J., “Medical Image Processing, Reconstruction and Restoration”, CRC Press Taylor and Francis
  • Sonka, M., Fitzpatrick, J.M., “Handbook of Medical Imaging. Volume 2. Medical Image Processing and Analysis”, SPIE Press
  • Rangayyan, R.M., “Biomedical Image Analysis”, CRC Press

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