Universitat Internacional de Catalunya - BarcelonaDisseny, Diagnòstic i Imatge
Llengua d'impartició principal: anglès
Altres llengües d'impartició: català, castellà
Responsable
MsU Xavier MARIMON - xmarimon@uic.es
Horari d'atenció
Cal convenir una cita amb el professor mitjançant correu electrònic institucional.
En aquesta assignatura es presentarà el principi de funcionament dels equips més importants de diagnosi per la imatge. A continuació s’estudiaran els algoritmes bàsics per al processament d’imatges i la seva aplicació en el camp de les imatges biomèdiques. Finalment, s’estudiarà la visió per computador en l’àmbit biomèdic, és adir, l’aplicació dels algoritmes d’intel·ligència artificial a la detecció o la mesura automàtica de patrons o característiques en imatges mèdiques.
Per accedir al curs és requisit haver cursat les assignatures següents:
Assignatures de primer curs
Càlcul
Assignatures de segon curs
Informàtica
Assignatures de tercer curs
Computació, Robòtica i Biònica 1 (recomanable, però no obligatòria)
Descriure el funcionament físic dels principals equips de diagnosi per la imatge.
Descriure en què consisteix el processament digital de les imatges i la seva utilitat.
Descriure que és la visió per computador i la seva utilitat.
Saber preprocessar/processar una imatge mèdica.
Saber extreure característiques d’una imatge mèdica.
Identificar les parts/blocs funcionals dels diferents equips de diagnosi per la imatge.
Conèixer i descriure les mesures de protecció personal radiològica.
Conèixer i descriure el efectes biològics de les radiacions.
Descriure i saber reconstruir una imatge tomogràfica.
Descriure i saber utilitzar els algorismes de realçament d’imatges.
Descriure i saber utilitzar els algorismes d’escalat i rotació d’imatges.
Descriure i saber utilitzar els algorismes de segmentació d’imatges.
Conèixer els diferents formats d’imatges mèdiques.
Saber aplicar algorismes de deep learning en una imatge.
Saber extreure característiques rellevants d’una imatge mèdica.
Saber utilitzar i programar la plataforma de maquinari RspberryPi per adquirir imatges en temps real.
Saber utilitzar i programar la plataforma de maquinari RspberryPi per processar imatges.
Bloc 1. Dispositius d’imatge mèdica
1. Raigs X i tomografia axial computada (CT)
2. Tomografia per emissió de positrons (PET)
3. Tomografia computada per emissió de positrons individuals (SPECT)
4. Ressonància magnètica (RM)
5. Ressonància magnètica funcional (fMRI)
6. Ultrasons (US)
Bloc 2. Processament d’imatges
1. Introducció al processament d’imatges
2. Transformacions d’intensitat
3. Filtratge espacial
4. Filtratge de freqüències
5. Transformacions geomètriques
6. Processament d’imatges morfològiques
7. Segmentació d’imatges
8. Extracció de característiques i aprenentatge automàtic
| ACTIVITAT FORMATIVA | METODOLOGIA | COMPETÈNCIES |
| Aprenentatge cooperatiu tindrà una gran importància en el grau en Bioenginyeria, el seu enfocament es basa en organitzar les activitats dins de l'aula per a convertir-les en una experiència social i acadèmica d'aprenentatge. L'aprenentatge depèn de l'intercanvi d'informació entre els estudiants, els quals estan motivats tant per logar seu propi aprenentatge com per a acréixer els èxits dels altres. Aquesta activitat contempla les pràctiques realitzades a l'entorn del laboratori. L'aprenentatge orientat a projectes és un mètode basat en l'aprenentatge experiencial i reflexiu en el qual tenen una gran importància el procés investigador al voltant d'un tema, amb la finalitat de resoldre problemes complexos a partir de solucions obertes o abordar temes difícils que permetin la generació de coneixement nou i desenvolupament de noves habilitats per part dels estudiants. La classe magistral, serà l'escenari per: Aprendre i utilitzar la terminologia i estructures lingüístiques relacionades amb l'àmbit científic. Practicar i desenvolupar destreses de comunicació oral i escrita. I per aprendre com analitzar bibliografia i literatura sobre temes de Bioenginyeria. Practicar pautes per identificar i entendre les idees principals a durant la classe magistral. Aquesta activitat formativa és una eina essencial en la formació des del seu origen i ha de tenir una presència molt important en aquesta estructura de grau. L'estudi de cas és una tècnica d'aprenentatge en la qual el subjecte s'enfronta a la descripció d'una situació específica que planteja un problema, que ha de ser comprès, valorat i resolt per un grup de persones a través d'un procés de discussió. L'estudi de casos, es realitza generalment a través de treball en grup, que fomenta la participació de l'alumne, desenvolupant el seu esperit crític. Addicionalment prepara l'alumne per a la presa de decisions, ensenyant-li defensar els seus arguments i a contrastar-los amb les opinions de la resta del grup. Lectura de textos dirigits amb el fi d'accedir al pensament crític, el qual compleix un paper fonamental en la formació de ciutadans conscients i responsables El plantejament d'exercicis i problemes per part del professor, ajuda l'alumne a avançar en el procés enginyeril del disseny, guiat pel professor es van aconseguint fites parcials que faciliten la integració del coneixement teòric adquirit. Activitat no presencial, en aquesta activitat l'estudiant realitza exercicis de forma autònoma, sense la presència del professor. En aquesta fase apareixen sempre més dubtes, però al no tenir l'opció de preguntar immediatament es produeix un esforç addicional per part de l'alumne. | Les classes pràctiques permeten a l'alumne interactuar en primera persona amb les eines de treball, en petits grups o de forma individual es realitzen petites demostracions pràctiques dels coneixements teòrics adquirits durant les classes teòriques A les classes teòriques s'ha d'establir el saber fonamental i científic que s'assenten les bases del coneixement i rigor que exigeix l'estudi de l'enginyeria El treball en grup és una eina essencial en la societat actual. En el camp de la bioenginyeria on els processos de disseny i productius no els realitza una única persona és essencial aprendre a treballar de forma mancomunada. El treball individual, a través de l'estudi, la recerca d'informació, el processament de dades i la interiorització dels coneixements permeten a l'alumne consolidar el seu aprenentatge. | 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 qualificació final de l’assignatura s’obtindrà de la manera següent:
Nota=0,4·Nef +0,3·Nlab+0,3·Ntreb
On
Nef: nota de l’examen final
Nlab: nota de les pràctiques de laboratori
Ntreb: nota dels treballs de l’assignatura
No hi ha examen parcial.
Per optar a l’apte és imprescindible fer les pràctiques de laboratori de l’assignatura.
Consideracions importants:
El plagi, la còpia o qualsevol altra acció que es pugui considerar trampa suposarà un zero en aquest apartat d’avaluació. Fer-ho als exàmens suposarà el suspens immediat de l’assignatura.
En segona convocatòria no es podrà obtenir la qualificació de matrícula d’honor, de manera que la qualificació màxima serà d’excel·lent.
No s’acceptaran canvis en el calendari, en les dates d’exàmens o en el sistema d’avaluació.
Els estudiants d’intercanvi (Erasmus i d’altres) o repetidors estaran sotmesos a les mateixes condicions que la resta de l’alumnat.
Bibliografia d'imatges mèdiques
[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
Bibliografia de Processament Digital d'imatges
[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: data d'examen | R: data de revisió | 1: primera convocatòria | 2: segona convocatòria: