Última actualización: 19/04/2024


Curso Académico: 2024/2025

Imágenes y Navegación Quirúrgica
(19284)
Máster Universitario en Aprendizaje Automático para la Salud (Plan: 480 - Estudio: 359)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: GARCIA SEVILLA, MONICA

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Bioingeniería

Tipo: Optativa
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Bioseñales y bioimágenes Tratamiento de imágenes biomédicas (o asignatura de grado equivalente)
Objetivos
En este curso los estudiantes conocerán los algoritmos, métodos y dispositivos empleados el las intervenciones médicas guiadas por imagen: sistemas de posicionamiento, registro paciente-imagen, impresión 3D o realidad aumentada. Los conceptos se presentarán desde un punto de vista teórico para después realizar una práctica de laboratorio donde se emplearán para resolver un problema concreto. También se presentará la aplicación clínica de estos métodos en cirugía laparoscópica, maxilofacial y traumatología, así como las posibilidades para el entrenamiento y simulación clínica. La orientación del curso es principalmente práctica, de forma que los conocimientos aprendidos se demostrarán en un proyecto final en grupos.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. Introducción. Planteamiento del curso. Antecedentes históricos de navegación quirúrgica. Historia de la navegación y guiado en cirugía. 2. Sistemas de posicionamiento. Sistemas de posicionamiento mecánicos, ópticos y magnéticos: principios de funcionamiento, ventajas y limitaciones. 3. Registro de imágenes. Necesidad y definición del registro de imágenes. Algoritmos basados en puntos, superficies y volúmenes: Procrustes, ICP, Mutual Information. Medidas de precisión y estimación de error. 4. Aplicaciones clínicas de las técnicas de navegación. Ejemplos de aplicaciones en neurocirugía, cirugía ortopédica y traumatología, entrenamiento de personal clínico, adquisición y fusión de ultrasonido, radioterapia 5. Detección y mejora del flujo de trabajo en cirugía. Algoritmos para estimación del flujo de trabajo en cirugía. Análisis automático de secuencias de video. 6. Realidad aumentada en cirugía. Bases técnicas de los sistemas de realidad aumentada y virtual. Equipamiento disponible. Herramientas de desarrollo de aplicaciones. 7. Laparoscopia y cirugía robótica. Equipamiento y necesidades en endoscopia. Microscopio quirúrgico. Empleo de imagen infrarroja en cirugía. 8. Impresión 3D en el ámbito clínico. Bases de la impresión 3D. Tecnologías dispobibles. Desde la imagen al modelo impreso. Utilidad de los maniquíes personalizados. Aplicaciones clínicas 9. Herramientas de desarrollo en cirugía guiada por imagen. Librerías y protocolos: PLUS, OpenIGTLink. Entorno 3DSlicer con Python. Desarrollo de módulos específicos.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
AF3 Clases teórico prácticas AF4 Prácticas de laboratorio AF6 Trabajo en grupo AF7 Trabajo individual del estudiante AF8 Exámenes parciales y finales METODOLOGÍA: MD1: Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. MD2: Lectura crítica de textos recomendados por el profesor de la asignatura MD3: Resolución de casos prácticos, problemas, etc.... planteados por el profesor de manera individual o en grupo MD4: Exposición y discusión en clase, bajo la moderación del profesor de temas relacionados con el contenido de la materia, así como de casos prácticos MD5: Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo Principalmente, las clases se desarrollarán con contenido teórico práctico y se complementarán con prácticas a realizar por el estudiante de manera indivual o en grupo. REGIMEN DE TUTORIAS Se establecerán 2 horas a la semana de tutorias para los alumnos donde el profesor estará disponible en su despacho.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 30
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 70

Calendario de Evaluación Continua


Bibliografía básica
  • Terry Peters; Kevin Cleary Editors. Image-Guided Interventions: Technology and Applications. Springer. 2008
Recursos electrónicosRecursos Electrónicos *
Bibliografía complementaria
  • Alejandro Frangi. Medical Image Analysis. Academic Press. 1st Edition. 2023. ISBN-13: 978-0128136577
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El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.