SEMINARIOS:
Debido a la gran cantidad de temas tratados y su carácter multidisciplinar, es muy recomendable que el estudiante estudie los capítulos o secciones recomendadas antes de la clase. Estos serán proporcionados al menos con una semana de antelación.
1) Seminarios: Durante las conferencias se presentará el tema propuesto, siempre fomentar el debate.
2) Sesiones de debate: Cuando el tema lo permita, se formarán sesiones de debate para resolver problemas específicos relacionados con el tema actual, con la idea principal de aumentar la comprensión del problema y el desarrollo de diferentes estrategias para resolverlo, haciendo hincapié en que casi siempre hay diferentes enfoques para el mismo problema.
3) Proyecto Biomédico. En grupos de 3-5 los estudiantes desarrollarán online una propuesta de negocios para una empresa de base tecnológica con aplicaciones de imágenes biomédicas.
4) Presentaciones orales: Por lo menos una vez durante el curso cada estudiante tendrá la oportunidad de hacer una breve presentación oral sobre un tema relacionado con el Proyecto Biomédico elegido. Estas presentaciones orales tendrán una duración de aprox. 10-20 minutos por alumno.
DEBERES:
Trabajos de investigación recomendadas tendrán que ser estudiados antes de la presentación oral de cada uno de los estudiantes. Durante el Análisis de los datos y el trabajo de las sesiones de laboratorio se hará uso de Matlab.
SESIONES DE LABORATORIO:
Cada experimento se realiza en grupos individuales. Durante estas sesiones, mediante experimentos sencillos se hará entender los conceptos básicos de transporte de la luz en los tejidos, y cómo afecta a la dispersión de la calidad de imagen en microscopía, con énfasis en la microscopía 3D. El objetivo principal durante estas sesiones es comprender la física detrás del experimento y cómo se relaciona con la teoría que presentamos durante las conferencias, para obtener datos experimentales rigurosos, y para tener una comprensión clara sobre la base de la formación de la imagen. Se hará uso de Software el análisis de datos en 3D , en su mayoría Matlab e ImageJ.