Diseño, Diagnóstico e Imagen
Módulo: OPTATIVIDAD
Materia: OPTATIVIDAD
Lengua de impartición principal: inglés
Otras lenguas de impartición: catalán, castellano
Responsable
Dr. Xavier MARIMON - xmarimon@uic.es
Horario de atención
Hay que convenir una cita con el profesor mediante correo electrónico institucional.
En esta asignatura se presentará el principio de funcionamiento de los equipos más importantes de diagnóstico por la imagen. A continuación, se estudiarán los algoritmos básicos para el procesado de imágenes y su aplicación en el campo de las imágenes biomédicas. Finalmente, se estudiará la visión por computador en el ámbito biomédico, es decir, la aplicación de los algoritmos de inteligencia artificial para la detección o la medida automática de patrones o características en imágenes médicas.
Para acceder al curso es requisito haber cursado las siguientes asignaturas:
Asignaturas de primer curso
Cálculo
Asignaturas de segundo curso
Informática
Asignaturas de tercer curso
Computación, Robótica y Biónica 1 (recomendable, pero no obligatoria)
Describir el funcionamiento físico de los principales equipos de diagnóstico por la imagen.
Describir en qué consiste el procesado digital de imagen y su utilidad.
Describir qué es la visión por computador y su utilidad.
Saber preprocesar/procesar una imagen médica.
Saber extraer características de una imagen médica.
Identificar las partes y los bloques funcionales de los diferentes equipos de diagnóstico por la imagen.
Conocer y describir las medidas de protección personal radiológica.
Conocer y describir los efectos biológicos de las radiaciones.
Describir y saber reconstruir una imagen tomográfica.
Describir y saber utilizar los algoritmos de realce de imágenes.
Describir y saber utilizar los algoritmos de escalado y rotación de imágenes.
Describir y saber utilizar los algoritmos de segmentación de imágenes.
Conocer los diferentes formatos de imágenes médicas.
Saber aplicar algoritmos de deep learning en una imagen.
Saber extraer características relevantes de una imagen médica.
Saber utilizar y programar la plataforma de hardware RspberryPi para adquirir imágenes en tiempo real.
Saber utilizar y programar la plataforma de hardware RspberryPi para procesar imágenes.
Bloque 1. Dispositivos de imágenes médicas
1. Rayos X y tomografía axial computarizada (CT)
2. Tomografía por emisión de positrones (PET)
3. Tomografía computarizada por emisión de positrones únicos (SPECT)
4. Resonancia magnética (MR)
5. Resonancia magnética funcional (fMRI)
6. Ultrasonidos (US)
Bloque 2. Procesamiento de imágenes
1. Introducción al procesamiento de imágenes
2. Transformaciones de intensidad
3. Filtrado espacial
4. Filtrado de frecuencia
5. Transformaciones geométricas
6. Procesamiento de imágenes morfológicas
7. Segmentación de imágenes
8. Extracción de características y aprendizaje automático
ACTIVIDAD FORMATIVA | METODOLOGÍA | COMPETENCIAS |
Aprendizaje cooperativo tendrá una gran importancia en el grado en Bioingeniería, su enfoque se basa en organizar las actividades dentro del aula para convertirlas en una experiencia social y académica de aprendizaje. El aprendizaje depende del intercambio de información entre los estudiantes, los cuales están motivados tanto para logar su propio aprendizaje como para acrecentar los logros de los demás. Esta actividad contempla las prácticas realizadas en el entorno del laboratorio. El aprendizaje orientado a proyectos es un método basado en el aprendizaje experiencial y reflexivo en el que tienen una gran importancia el proceso investigador alrededor de un tema, con la finalidad de resolver problemas complejos a partir de soluciones abiertas o abordar temas difíciles que permitan la generación de conocimiento nuevo y desarrollo de nuevas habilidades por parte de los estudiantes. La clase magistral, será el escenario para: Aprender y utilizar la terminología y estructuras lingüísticas relacionadas con el ámbito científico. Practicar y desarrollar destrezas de comunicación oral y escrita. Y para aprender como analizar bibliografía y literatura sobre temas de Bioingeniería. Practicar pautas para identificar y entender las ideas principales en durante la clase magistral. Esta actividad formativa es una herramienta esencial en la formación desde su origen y debe tener una presencia muy importante en esta estructura de grado. El estudio de caso es una técnica de aprendizaje en la que el sujeto se enfrenta a la descripción de una situación específica que plantea un problema, que debe ser comprendido, valorado y resuelto por un grupo de personas a través de un proceso de discusión. El estudio de casos, se realiza generalmente a través de trabajo en grupo, que fomenta la participación del alumno, desarrollando su espíritu crítico. Adicionalmente prepara al alumno para la toma de decisiones, enseñándole defender sus argumentos y a contrastarlos con las opiniones del resto del grupo. Lectura de textos dirigidos con el objeto de acceder al pensamiento crítico, el cual cumple un papel fundamental en la formación de ciudadanos conscientes y responsables El planteamiento de ejercicios y problemas por parte del profesor, ayuda al alumno a avanzar en el proceso ingenieril del diseño, guiado por el profesor se van consiguiendo metas parciales que facilitan la integración del conocimiento teórico adquirido. Actividad no presencial, en esta actividad el estudiante realiza ejercicios de forma autónoma, sin la presencia del profesor. En esta fase aparecen siempre más dudas, pero al no tener la opción de preguntar inmediatamente se produce un esfuerzo adicional por parte del alumno. | Las clases prácticas permiten al alumno interactuar en primera persona con las herramientas de trabajo, en pequeños grupos o de forma individual se realizan pequeñas demostraciones prácticas de los conocimientos teóricos adquiridos durante las clases teóricas. En las clases teóricas se debe establecer el saber fundamental y científico que asientan las bases del conocimiento y rigor que exige el estudio de la ingeniería El trabajo en grupo es una herramienta esencial en la sociedad actual. En el campo de la bioingeniería donde los procesos de diseño y productivos no los realiza una única persona es esencial aprender a trabajar de forma mancomunada. El trabajo individual, a través del estudio, la búsqueda de información, el procesamiento de datos y la interiorización de los conocimientos permiten al alumno consolidar su aprendizaje. | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE12 CE15 CE16 CE17 CE20 CE21 CE3 CE5 CG10 CG2 CG3 CG4 CG5 CG6 CG7 CG8 CG9 CT1 CT2 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7 |
La calificación final de la asignatura se obtendrá como:
Nota=0,4·Nef +0,3·Nlab+0,3·Ntreb
donde
Nef: nota del examen final
Nlab: nota de las prácticas de laboratorio
Ntreb: nota de los trabajos de la asignatura
Consideraciones importantes:
El plagio, la copia o cualquier otra acción que se pueda considerar trampa supondrá un cero en ese apartado de evaluación. Realizarlo en los exámenes supondrá el suspenso inmediato de la asignatura.
En segunda convocatoria no se podrá obtener la calificación de matrícula de honor, por lo que la calificación máxima será de excelente.
No se aceptarán cambios en el calendario, en las fechas de exámenes o en el sistema de evaluación.
Los estudiantes de intercambio (Erasmus y otros) o repetidores estarán sometidos a las mismas condiciones que el resto del alumnado.
Bibliografía de imágenes médicas
[1] John Enderle, Joseph Bronzino. 2011. Introduction to Biomedical Engineering, 3 ed. ISBN : 978-0123749796
[1] Bushong, Stewart. 2017. Manual de radiología para técnicos
ISBN: 9788491132028, 11 ed.
[2] Paolo Russo. 2018. Handbook of X-ray Imaging: Physics and Technology (Series in Medical Physics and Biomedical Engineering). ISBN:1498741525
Bibliografía de Procesamiento Digital de imágenes
[1] Gonzalez, Woods, and Eddins. 2018. Digital Image Processing, 4th Ed. ISBN: 9780982085417
[2] Gonzalez, Woods, and Eddins. 2020. Digital Image Processing Using MATLAB, 3rd Ed. ISBN: 9780133356724
E: fecha de examen | R: fecha de revisión | 1: primera convocatoria | 2: segunda convocatoria: