Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 109 Horas de Tutorías: 1 Clase Expositiva: 14 Clase Interactiva: 26 Total: 150
Lenguas de uso Inglés
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Departamento externo vinculado a las titulaciones
Áreas: Área externa Máster en Visión por Computador / Computer Vision
Centro Escuela Técnica Superior de Ingeniería
Convocatoria: Segundo semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
-Conocimiento de técnicas avanzadas específicas de procesado y análisis de
imagen biomédica.
-Análisis de aplicaciones de imagen biomédica actuales, y capacidad de
evaluación de las soluciones existentes, así como el desarrollo de nuevas
soluciones específicas.
-Evaluación de la adecuación de las metodologías aplicadas en un contexto
multidisciplinar para entornos biomédicos.
-Capacidade de redacción de documentación e informes de resultados
científico-técnicos.
Técnicas avanzadas de procesado y análisis de imagen biomédica.
Técnicas avanzadas de segmentación en imagen biomédica.
Reconocimiento de patrones en imagen biomédica.
Técnicas avanzadas de imagen cerebral.
Aplicaciones avanzadas de análisis de imagen biomédica.
Básica:
Handbook of Biomedical Image Analysis (Editors: Wilson, David,Laxminarayan, Swamy). 2005
Aly A. Farag, Biomedical Image Analysis, Statistical and Variational Methods. 2014
Artículos en conferencias y revistas del área (ISBI, MICCAI, T-MI, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, etc.)
A1 CE1 - Conocer y aplicar los conceptos, metodologías y tecnologías de procesado de imagen
A2 CE2 - Conocer y aplicar técnicas de aprendizaje automático y reconocimiento de patrones
aplicadas a visión por computador
A5 CE5 - Analizar y aplicar métodos del estado de la técnica en visión por computador
A7 CE7 - Conocer y aplicar los fundamentos de la adquisición de imagen médica y su
procesamiento y análisis
A8 CE8 - Comunicar y diseminar los resultados y conclusiones de la investigación en el ámbito de
la visión por computador
B1 CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser
originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
B3 CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la
complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o
limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la
aplicación de sus conocimientos y juicios
B7 CG2 - Capacidad para analizar las necesidades de una empresa en el ámbito de la visión por
computador y determinar la mejor solución tecnológica para la misma
B10 CG5 - Capacidad para identificar problemas sin resolver y aportar soluciones innovadoras
B11 CG6 - Capacidad para identificar resultados teóricos o nuevas tecnologías con potencial
innovador y convertirlos en productos y servicios de utilidad para la sociedad
C3 CT3 - Desarrollo del espíritu innovador y emprendedor
Prácticas de laboratorio:
Prácticas en aulas de informática, aprendizaje basado en la resolución
de casos prácticos, combinando trabajo y aprendizaje autónomo con
trabajo en grupo para aprendizaje cooperativo
Sesión magistral:
Lecciones magistrales participativas
Trabajos tutelados:
Realización de presentaciones de trabajos orientados por proyectos
- Prácticas de laboratorio (50)
Competencias: A5 A8 B3 B10
Prácticas de desarrollo de casos aplicados
-Trabajos tutelados (30):
Competencias: A5 A8 B3 B10
Proyectos prácticos relacionados con la temática de la materia
Sesión magistral(20):
Competencias: A1 A2 A7 B1
B7 B11 C3
Demostración de aplicación de los conocimientos impartidos en clase.
El tiempo de estudio medio recomendable es de 2 horas semanales. Adicionalmente, deberá contarse el tiempo dedicado a la realización de trabajos prácticos que estimamos en 6.5 h./semana más. En total suman alredor de 120h/semestre.
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente:
Fundamentos de Aprendizaje Automático para Visión por Computador/614535007
Instrumentación y Procesamiento para Visión Artificial/614535009
Fundamentos de Procesado y Análisis de Imagen/614535001
For the second part: Minimal grade is 7/20 (35%) per component. All components together must grade 9,5/20 (47,5%) for pass.