Pla docent de l'assignatura

 

 

Tanca imatge de maquetació

 

Imprimeix

 

Dades generals

 

Nom de l'assignatura: Processament d'Imatges Mèdiques en 2D i 3D

Codi de l'assignatura: 571677

Curs acadèmic: 2019-2020

Coordinació: FRANCISCO AYMERICH MARTÍNEZ

Departament: Facultat de Física

crèdits: 2,5

Programa únic: S

 

 

Hores estimades de dedicació

Hores totals 62.5

 

Activitats presencials

20

 

-  Teoria

 

8

 

-  Pràctiques d'ordinadors

 

12

Treball tutelat/dirigit

16

Aprenentatge autònom

26.5

 

 

Recomanacions

 

Assistència:
El curs es dividirà en classes magistrals teòriques (mínim 80% d’assistència obligatòria) i debats actius, exercicis pràctics individuals i en equip (l’assistència a les presentacions és 100% obligatòria).

 

 

Objectius d'aprenentatge

 

Referits a coneixements

• Introduir-se en la informació representada en les imatges mèdiques 2D i en el procés de visualització d’aquestes imatges.
• Conèixer les tècniques bàsiques de manipulació d’imatges mèdiques 2D: suavitzat, realçat, detecció de característiques i de segmentació.
• Conèixer d’una manera més aprofundida les tècniques de segmentació d’imatges 2D, especialment les basades en models difusos, a fi de representar i manejar la incertesa associada a les imatges.

Es pretén que, en acabar el curs, els estudiants:

• Tinguin una visió dels diferents programes comercials i de lliure distribució que existeixen i siguin capaços de manipular imatges mèdiques 2D.

• Coneguin les bases d’imatges publiques que existeixen.

• Comprenguin la informació que apareix en les imatges mèdiques.

• Siguin capaços de representar i manegar la incertesa de la informació.

• Puguin desenvolupar algoritmes de segmentació d’imatges utilitzant models difusos sobre imatges 2D. L’assignatura té un enfocament molt pràctic. Tots els conceptes s’il·lustren en les pràctiques en què els estudiants es familiaritzen amb l’ús de Matlab (Mathworks®) o de l’aplicació de lliure distribució ImageJ (http://imagej.nih.gov/ij/).

 

 

Blocs temàtics

 

1. Introducció a la visualització d’imatges mèdiques 2D

*  • Perspectiva històrica

• Aplicacions de visualització i anàlisi d’imatges mèdiques 2D

• Eines comunes de tractament i anàlisis d’imatges

2. Introducció als conceptes de visió per computador

*  • Millora d’imatges: suavitzat, realçat, rehistogramació i correcció gamma

• Avaluació de característiques i representació de la incertesa

• Segmentació d’imatges. Per continuïtat i per discontinuïtat

3. Introducció als conjunts difusos

*  • Concepte de conjunt difús

• Definició de conjunt difús i funcions de pertinència

• Operacions amb conjunts difusos i funcions d’agregació

4. Algorismes basats en tècniques difuses

*  • Definició i avaluació de característiques perceptuals

• Representació i tractament de la incertesa

• Segmentació i etiquetat d’imatges

 

 

Metodologia i activitats formatives

 

L’assignatura té un enfocament molt pràctic. Tots els conceptes s’il·lustren en les pràctiques en què els estudiants es familiaritzen amb l’ús de Matlab (Mathworks®) o de l’aplicació de lliure distribució ImageJ (http://imagej.nih.gov/ij/).

 

 

Avaluació acreditativa dels aprenentatges

 

Es fa un examen de teoria que dona lloc a una nota NT.

A més es duen a terme pràctiques i un conjunt d’activitats dirigides:

— La nota de pràctiques es calcula com la mitjana ponderada de les notes de cada pràctica (NL).
— La nota de les activitats dirigides es calcula com la mitjana ponderada de les notes de cada treball (NAD).

La nota final serà:
NF = 0,4 NT + 0,25 NL + 0,35 NAD

Els estudiants que, tot i fer l’examen de teoria, les pràctiques i activitats dirigides, quedin suspesos d’aquesta avaluació poden presentar-se a un examen final de l’assignatura.

Reevaluació segons normativa de la facultat de Física de la UB 

 

Avaluació única

Avaluació única segons normativa de la facultat de Física de la UB