Última actualización: 08/04/2022


Curso Académico: 2022/2023

Procesamiento de imágenes médicas
(14158)
Grado en Ingeniería Biomédica (Plan: 419 - Estudio: 257)


Coordinador/a: ABELLA GARCIA, MONICA

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Bioingeniería

Tipo: Obligatoria
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
- Introducción a la bioingeniería - Señales y sistemas
Objetivos
El curso proporciona los conocimientos básicos sobre el procesamiento de imagen digital centrado en datos de imágenes médicas. Después de finalizar el curso el alumno comprenderá los conceptos como el muestreo, cuantificación, el ruido, la interpolación o la segmentación en el campo de las imágenes médicas en 2D o 3D, y en concreto para cada modalidad de imagen médica. Los estudiantes adquieren habilidades para procesar imágenes digitales en el dominio espacial y frecuencia, y serán capaces de utilizar algunas técnicas avanzadas como el procesamiento morfológico o segmentación.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. Introducción básica al procesamiento de imágenes médicas. Percepción visual. 2. Muestreo y cuantización de imagen. 3. Interpolación y transformaciones geométricas. 4. Mejora de la imagen en el dominio espacial: Procesamiento puntual 5. Color. Formatos de archivo de imagen. 6. Mejora de la imagen el dominio espacial: filtrado 7. Mejora de la imagen el dominio de la frecuencia 8. Compresión de imagen 9. Segmentación de imágenes médicas, procesamiento morfológico y cuantificación. 10. Modalidades de imagen médica: radiología convencional, CT, imagen nuclear, RM, US.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
La metodología de la enseñanza se basará principalmente en clases, seminarios y sesiones prácticas. Los estudiantes están obligados a leer la documentación asignada antes de las clases y seminarios. Las clases serán utilizadas por los profesores para destacar y aclarar algunos puntos difíciles o interesantes de la lección correspondiente, previamente preparado por el estudiante. Los seminarios estarán dedicados principalmente a la discusión interactiva con los estudiantes y a la presentación o evaluación de ejercicios. La calificación se basa en la evaluación continua (incluyendo exámenes cortos, ejercicios, trabajos de grupo, sesiones prácticas y la participación del alumno en clase y Aula Global) y un examen final que cubre todo el temario. Se realizarán sesiones de ayuda y tutorías antes del examen final. La asistencia a clase, exámenes cortos o la presentación de posibles ejercicios no es obligatoria. Sin embargo, la falta de asistencia a cualquier examen o la no presentación de los ejercicios dentro del plazo dará lugar a una calificación de 0 en el ejercicio correspondiente que influirá en la nota final de evaluación continua. Las sesiones prácticas pueden consistir en trabajos de laboratorio o visitas a centros clínicos o de investigación. Se requerirá un informe de laboratorio para cada uno de ellos. Los ejercicios a resolver en casa también será un aporte muy importante, ya que implicarán la solución de un problema específico, proponiendo un algoritmo y su implementación mediante herramientas informáticas. La asistencia al 80% de las sesiones prácticas es obligatoria. La no entrega de los informes de laboratorio dentro de plazo o la falta de asistencia injustificada dará lugar a una calificación de 0 puntos para esa sesión de práctica.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 50
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 50
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • G. Dougherty. Digital Image Processing for Medical Applications. Cambridge University Press. 2009
  • R. C. Gonzalez, R. E. Woods. Digital Image Processing. Pearson Education. 2008
Bibliografía complementaria
  • H.C. Russ. The Image Processing Handbook. CRC Press Inc. 2011
  • P. Suetens. Fundamentals of Medical Imaging. Cambridge University Press. 2009

El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.