Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2017/2018 | Otros años:  2016/2017 
Máster Universitario en Ingeniería Biomédica
Código: 73309 Asignatura: Procesado de imagen médica
Créditos: 6 Tipo: Optativa Curso: 1 Periodo: 2º S
Departamento: Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Profesores
CABEZA LAGUNA, RAFAEL (Resp) VILLANUEVA LARRE, ARANTZAZU
DEL CERRO REYES, BEATRIZ

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Módulo de Especialidad

 

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

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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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Relación actividades formativas-competencias

Competencia Actividad formativa
  Ser capaz de analizar un problema de procesado de imagen médica y plantear la arquitectura básica para su resolución.  A1, A2, A4, A6, A7
  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.  A1, A2, A4, A6, A7
   
   
   

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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 Nota mínima
R1 Examen final tipo test 40% 4
R1 Pruebas de seguimiento continuo (ejercicios, trabajos cortos, preguntas en clase, etc.) 30% No No
R1 Trabajo en grupo junto con presentación oral 30% No No

 

Una condición necesaria para poder acceder a la prueba de recuperación es haber obtenido al menos una calificación en la prueba ordinaria de 1 sobre 10. 

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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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Temario

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

    1. Aplicaciones en cardiología:
      1. Cálculos de textura
      2. Segmentación
    2. Aplicación en cuantificación de tejido adiposo
      1. Morfologia matemática
      2. Contorno activos
    3. Aplicaciones en resonancia magnética cerebral:
      1. ASM
      2. AAM

 

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

      1. Cálculo de texturas: espaciales y frecuenciales
      2. Aplicación de algoritmos de segmentación de tejido adiposo
      3. Técnicas de segmentación mediante modelos estadísticos

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que su profesor 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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