Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2023/2024 | Otros años:  2022/2023  |  2021/2022 
Graduado o Graduada en Ingeniería Biomédica por la Universidad Pública de Navarra
Código: 246403 Asignatura: APLICACIONES DE IMAGEN MÉDICA
Créditos: 4.5 Tipo: Optativa Curso: 4 Periodo: 1º S
Departamento: Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación
Profesorado:
CABEZA LAGUNA, RAFAEL   [Tutorías ] VILLANUEVA LARRE, ARANTZAZU (Resp)   [Tutorías ]
ARIZ GALILEA, MIKEL   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Módulo de optatividad

Nivel 2: Optativas

 

Subir

Descripción/Contenidos

Partiendo de los conocimientos previos sobre procesado digital de imagen se abordan aplicaciones avanzadas en el ámbito de la investigación y de la práctica clínica relacionadas con la imagen médica. En esta asignatura se adquirirán conocimientos avanzados sobre procesado de imagen médica a través de aplicaciones reales con un objetivo diagnóstico

Subir

Competencias genéricas

CG4 -Comprender y dominar los fundamentos de procesado de señal y sistemas lineales y las funciones y transformadas relacionadas y su aplicación para la resolución de problemas propios de la ingeniería.

Básicas (del módulo)

CB2 -Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio

CB4 -Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado

CB5 -Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

Subir

Competencias específicas

CE11 -Conocer y ser capaz de utilizar los conceptos de arquitectura de red, protocolos e interfaces de comunicaciones y aplicarlos en el diseño y uso de sistemas de información y comunicaciones en sanidad y biomedicina basados en los diferentes estándares para la gestión, almacenamiento e interoperabilidad de datos e información clínica.

CE17 - Ser capaz de registrar y extraer información útil de señales biomédicas de distinta naturaleza

CE22 - Ser capaz de aplicar técnicas de procesado digital de señales e imágenes en el ámbito de la ingeniería biomédica para tareas de análisis, monitorización y diagnóstico clínico.

Subir

Resultados aprendizaje

R1. Adquirir conocimientos más avanzados sobre aspectos específicos relacionados con la titulación

Subir

Metodología

  Horas presenciales Horas no presenciales
A-1 Clases expositivas 16  
A-2 Prácticas 12 6
A-4 Elaboración trabajo 13 25
A-5 Lecturas de material   4,5
A-6 Estudio individual   32  
A-7 Exámenes, pruebas de evaluación 4    
  45 67,5

 

 

Subir

Evaluación

 

Resultados de
aprendizaje
Actividad de
evaluación
Peso (%) Carácter
recuperable
Nota mínima
requerida
R1 A-7. 4 Pruebas tipo test para que promedien deberán de tener una nota media superior a 4 40 4
R1 A-4. Elaboración trabajo 30  
R1 A-7. Prueba práctica de laboratorio 30 4

 

En el caso de no alcanzar la nota media requerida en las pruebas tipo test la nota máxima será un 4.

 

Subir

Temario

Aplicación 1: Segmentación 3D. Imagen microscopia

Aplicación 2: Texturas. Detección y clasificación de tejido cicatrizado en RM del corazón

Aplicación 3: Registro de imágenes. Neurología, Trasplante renal, Abdomen

Aplicación 4: Modelos deformables. Segmentación de abdomen en RM

Proyecto final: Análisis NAFLD en imagen de hígado

Subir

Programa de prácticas experimentales

Prácticas experimentales en laboratorio en cada uno de los temas

Subir

Bibliografía

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


Bibliografía básica:

Gonzalez R.C., Woods R.E., Digital Image Processing, Prentice Hall, 2008

Gonzalez R.C., Woods R.E., Eddins S. L., Digital Image Processing using Matlab, Prentice Hall, 2009

Knowlton, J., Python, Anaya Multimedia, 2008

Bibliografía complementaria:

Sonka M., Hlavac V., Boyle R., Image processing analysis and machine vision, Thomson, 2008.

Bovic A., Handbook of image and video processing, Academic Press, 2000

Subir

Idiomas

Castellano

Material en ingles

Subir

Lugar de impartición

Aulario y laboratorio

Subir