Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 110 Horas de Tutorías: 1 Clase Expositiva: 14 Clase Interactiva: 25 Total: 150
Lenguas de uso Inglés
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Electrónica y Computación, Departamento externo vinculado a las titulaciones
Áreas: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial, Área externa Máster en Visión por Computador / Computer Vision
Centro Escuela Técnica Superior de Ingeniería
Convocatoria: Primer semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
Objetivos generales: Introducir al alumnado en el conocimiento de los apectos básicos de las aplicaciones informáticas relacionadas con la imagen médica.
Resultados de aprendizaje: Cada estudiante demostrará su capacidad para:
- Entender los conceptos básicos relacionados con las diferentes modalidades de imagen biomédica y los factores físicos que influyen en sus propiedades.
- Conocer las técnicas estadísticas usadas actualmente para la validación de aplicaciones biomédicas.
- Aplicar diferentes técnicas de procesado y análisis en aplicaciones de imagen biomédica.
- Conocer técnicas de registro de imagen y sus aplicaciones en imagen biomédica.
Nota.- en caso de tener que aplicar Escenarios 2 y/o 3 (según la situación), no se preveen cambios.
- Conceptos básicos de imagen biomédica.
- Modalidades de imagen biomédica.
- Técnicas de validación en aplicaciones biomédicas.
- Procesado y análisis de imagen biomédica.
- Registro de imágenes biomédicas.
- Aplicaciones de imagen biomédica.
Bibliografía básica
- Bushberg JT, Seibert JA, Leidholdt EM, Boone JM: “The Essential Physics of Medical Imaging”. Lippincott Williams & Wilkins. 2002.
Bibliografía complementaria
- Fish P: “Physics and Instrumentation of Diagnostic Medical Ultrasound”. John Wiley & Sons. 1999.
- Sprawls Perry: "Magnetic Resonance Imaging. Principles, Methods and Techniques". Medical Physics Publishing. 2000.
Competencias del título: Específicas
CE1 - Conocer y aplicar los conceptos, metodologías y tecnologías de procesado de imagen
CE3 - Conocer y aplicar los conceptos, metodologías y tecnologías de análisis de imagen y vídeo
CE7 - Conocer y aplicar los fundamentos de la adquisición de imagen médica y su procesamiento y análisis
Competencias del título: Básicas / Generales
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
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
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo
CG3 - Capacidad para desarrollar sistemas de visión por computador dependiendo de las necesidades existentes y aplicar las herramientas tecnológicas más adecuadas
CG4 - Capacidad de análisis crítico y de evaluación rigurosa de tecnologías y metodología
CG7 - Capacidad de aprendizaje autónomo para la especialización en uno o más campos de estudio
Competencias del título: Transversales / Nucleares
CT4 - Capacidad para comprender el significado y aplicación de la perspectiva de género en los distintos ámbitos de conocimiento y en la práctica profesional con el objetivo de alcanzar una sociedad más justa e igualitaria
La metodología didáctica se basará en el trabajo individual de cada estudiante, en las discusiones con el profesorado en la clase y en las tutorías individuales. Estará apoyada por toda la información proporcionada por el profesorado a través del curso virtual de la asignatura (Moodle da Campus Virtual).
Para cada tema el profesorado preparará los contenidos, explicará los objetivos del tema en la clase, y les sugerirá bibliografía en la que apoyarse.
Las prácticas se harán en un Aula de Informática habilitada para tal fin en el centro correspondiente.
Las tutorías podrán ser presenciales o telemáticas. Si son telemáticas requerirán de cita previa. Esto también se recomienda para las tutorías presenciales.
La evaluación de la asignatura constará de una parte dedicada a teoría y otra dedicada a prácticas. La parte de teoría (20%), se evaluará en un examen final. La parte práctica (80%) se evaluará de forma continua en las clases interactivas y trabajos tutelados. Para aprobar la materia es imprescindible obtener 5 puntos sobre 10 en la nota final de la materia.
La nota obtenida durante el proceso de evaluación continua, se conservará para la convocatoria extraordinaria de julio del mismo curso académico en que haya sido obtenida.
La calificación será de NO PRESENTADO para estudiantes que no se presenten al examen final, y no hayan asistido a ninguna de las actividades de evaluación continua, y de SUSPENSO cuando no se presenten al examen final, pero hayan asistido a alguna de las actividades de evaluación continua.
Otras consideraciones:
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas, se aplicarán las disposiciones recogidas en la Normativa de evaluación del rendimiento académico de lo/as estudiantes y de la revisión de calificaciones.
La materia consta de 3 horas presenciales a la semana. Además, cada estudiante tendrá que trabajar individualmente por lo menos otras 3 horas/semana. En total serían 6 horas/semana x 12 semanas= 72 horas.
Se recomienda al alumnado realizar de forma individual tanto el diseño como la implementación y verificación de todos los ejercicios propuestos.
Para la realización de la parte práctica de la asignatura, se aconseja disponer de un ordenador propio.
Pablo Garcia Tahoces
Coordinador/a- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Teléfono
- 881813580
- Correo electrónico
- pablo.tahoces [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidad
| Miércoles | |||
|---|---|---|---|
| 10:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Inglés | Aula A9 |