Pla docent de l'assignatura

 

 

Tanca imatge de maquetació

 

Imprimeix

 

Dades generals

 

Nom de l'assignatura: Laboratori de Càlcul d'Imatges Biomèdiques

Codi de l'assignatura: 364594

Curs acadèmic: 2021-2022

Coordinació: Arturo Carnicer Gonzalez

Departament: Departament de Física Aplicada

crèdits: 3

Programa únic: S

 

 

Hores estimades de dedicació

Hores totals 75

 

Activitats presencials i/o no presencials

30

 

-  Teoricopràctica

Presencial i no presencial

 

15

 

(El curs es farà presencialment tret que la cabuda de l’aula o la situació sanitària ho impedeixi.)

 

-  Pràctiques d'ordinadors

Presencial i no presencial

 

15

 

(El curs es farà presencialment tret que la cabuda de l’aula o la situació sanitària ho impedeixi. )

Treball tutelat/dirigit

10

Aprenentatge autònom

35

 

 

Recomanacions

 

  •  Cal estar interessat en els problemes propis del processament d’imatges aplicat a la biomedicina.
  •  És important haver assolit correctament els objectius de les assignatures Informàtica i Imatges Mèdiques.
  •  Per cursar l’assignatura cal estar interessat a aprendre tècniques de programació.

 

 

Competències que es desenvolupen

 

   -

Capacitat per utilitzar eines informàtiques de recerca de recursos bibliogràfics o d'informació relacionada amb les tecnologies mèdiques i la bioenginyeria (personal).

   -

Habilitat per treballar de manera autònoma (personal).

   -

Coneixement de matèries bàsiques i tecnològiques, que capaciti per a l'aprenentatge de nous mètodes i tecnologies, i doti d'una gran versatilitat per adaptar-se a situacions noves (personal).

   -

Capacitat per accedir a estudis posteriors, desenvolupar una actitud positiva per mantenir actualitzats els coneixements en un procés de formació continuada i proporcionar l'amplitud i profunditat suficient per accedir a la formació de postgrau en l'àmbit de l'ensenyament avançat de l'enginyeria biomèdica.

Objectius d'aprenentatge

 

Referits a coneixements

Adquirir un nivell suficient de programació en el llenguatge Python.

 

Conèixer els algorismes més comuns utilitzats en processament d’imatge i visió artificial aplicats a la biomedicina.

 

Referits a habilitats, destreses

Ser capaç de dissenyar programes que resolguin problemes concrets de processament d’imatge.

 

Ser capaç de dissenyar solucions a problemes concrets a partir del que es descriu a la literatura.

 

Referits a actituds, valors i normes

Treballar de manera cooperativa en el desenvolupament de codi.

 

 

Blocs temàtics

 

1. Imatges com a matrius: tècniques de manipulació de vectors i matrius. Captació d’imatges, càmeres

2. Transformacions d’intensitat. Binarització. Equalització. Processament d’imatges en color

3. Transformada de Fourier digital en dues dimensions

4. Filtratge a l’espai de freqüències

5. Filtratge a l’espai d’imatges

6. Modelització del desenfocament en microscòpia. Algorismes de reconstrucció

7. Reconstrucció tomogràfica. Transformada directa i inversa de Radon

8. Aprenentatge automàtic (machine learning)

 

 

Metodologia i activitats formatives

 

L’assignatura és eminentment pràctica. S’alternen sessions teoricopràctiques i d’ordinador. Cal adoptar una actitud activa, tant en les hores presencials com en les que es dediquin fora de l’aula.

Idiomes

L’assignatura s’imparteix en anglès (100 %).

 

 

Avaluació acreditativa dels aprenentatges

 

L’assignatura es valora a partir del desenvolupament d’un projecte, una prova parcial i un examen final.  La prova parcial té caràcter orientatiu i només es té en compte a efectes d’avaluació final quan afavoreix l’estudiant.
La nota de l’assignatura es calcularà com el valor més alt obtingut a partir de les dues ponderacions següents:
Mitjana A:

  •  Desenvolupament d’un projecte computacional: 40 %
  •  Prova parcial: 20 %
  •  Examen final: 40 %


Mitjana B:
  • Desenvolupament d’un projecte computacional: 40 %
  • Examen final: 60 %


Per superar l’assignatura és condició necessària haver tret un mínim de 4/10 en l’examen final. Qui no hagi superat l’assignatura té dret a la reavaluació. Es conserva la nota del treball i es fa un examen final amb pes del 60 %.

 

Avaluació única

L’avaluació única consisteix en una prova de caràcter pràctic que representa un 60 % de la nota i el desenvolupament d’un projecte computacional: 40 %. Per superar l’assignatura és condició necessària haver tret un mínim de 4/10 en l’examen final.

Qui no hagi superat l’assignatura té dret a la reavaluació. Es conserva la nota del treball i es fa un examen final amb pes del 60 %.