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 ] |
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
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
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.
R1. Adquirir conocimientos más avanzados sobre aspectos específicos relacionados con la titulación
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 |
Resultados de aprendizaje |
Actividad de evaluación |
Peso (%) | Carácter recuperable |
Nota mínima requerida |
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R1 | A-7. 4 Pruebas tipo test para que promedien deberán de tener una nota media superior a 4 | 40 | sí | 4 |
R1 | A-4. Elaboración trabajo | 30 | sí | |
R1 | A-7. Prueba práctica de laboratorio | 30 | sí | 4 |
En el caso de no alcanzar la nota media requerida en las pruebas tipo test la nota máxima será un 4.
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
Prácticas experimentales en laboratorio en cada uno de los temas
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