Última actualización: 01/02/2024

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Curso Académico: 2023/2024

Reconstrucción de Imágenes Médicas
(19282)
Máster Universitario en Aprendizaje Automático para la Salud (Plan: 480 - Estudio: 359)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: ABELLA GARCIA, MONICA

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Bioingeniería

Tipo: Optativa
Créditos: 6.0 ECTS

Curso: 1º
Cuatrimestre: 2º



Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Procesamiento de imagen, programación, estadística. Es imprescindible soltura programando en Matlab, ya que gran parte de las clases tendrá contenido práctico basado en la implementación de algoritmos en Matlab.
Objetivos
El objetivo de esta asignatura es permitir al alumno conocer las principales técnicas de reconstrucción de imagen utilizadas en los sistemas de imagen médica tomográficos TAC, PET, SPECT y MRI, no solo de forma teórica, sino de forma práctica a través de la implementación de los algoritmos en Matlab. Al mismo tiempo, el alumno se familiarizará con los datos adquiridos en cada tipo de sistema, lo que es fundamental para poder abordar correctamente el problema de la reconstrucción.
Competencias y resultados del aprendizaje
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Descripción de contenidos: Programa
En esta asignatura se cubren las principales técnicas de reconstrucción de imagen utilizadas en los sistemas de imagen médica tomográfcos TAC, PET, SPECT y MRI. Permitirá familiarizarse con los datos adquirirdos en cada sistema que permiten obtener la imagen tomográfica, fundamental para poder abordar el problema de la reconstrucción. Los contenidos son los siguientes (para más detalles, ver la planificación semanal): 1. Introducción a la reconstrucción de imagen tomográfica. 2. Fundamentos imagen: resolución espacial, ruido/artefacto, transformada de Fourier, transformada Radon. 3. Geometrías de adquisición: rayos paralelos, fan beam y cone beam. 4. Algoritmos analíticos. 5. Algoritmos iterativos. 6. Métodos avanzados. 7. Aplicaciones prácticas en diferentes modalidades de imagen.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
La asignatura se impartirá en su mayor parte en aula informática para ver de forma práctica todos los conceptos.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • Aninash C. Kak, Malcolm Slaney. Principles of Computerized Tomographic Imaging (Classics in Applied Mathematics). Society for Industrial and Applied Mathematics. 1987
Bibliografía complementaria
  • Frank Natterer. The Mathematics of Computerized Tomography. SIAM. 2001
Recursos electrónicosRecursos Electrónicos *
Contenido detallado de la asignatura o información adicional para TFM
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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.