Guía Docente ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR TÉCNICAS AVANZADAS DE PROCESAMIENTO DE

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Guía Docente

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ÉCNICAS AVANZADAS DE PROCESAMIENTO DE

IMÁGENES EN MEDICINA

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URSO

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2017-2018

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Guía Docente / Curso 2017-2018

1. IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA

1.- ASIGNATURA:

Nombre: Técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes en medicina Código:

Curso(s) en el que se imparte: 1 Semestre(s) en el que se imparte: 1

Carácter: Optativa ECTS: 2.5

Idioma: Español Modalidad: Presencial

Master(s) en que se imparte la asignatura: Ing. Biomédica

Facultad en la que se imparte la titulación: Escuela Politécnica Superior

2.- ORGANIZACIÓN DE LA ASIGNATURA: Departamento: Tecnologías de la Información

Área de conocimiento: Lenguajes y sistemas informáticos

2. PROFESORADO DE LA ASIGNATURA

1.- IDENTIFICACIÓN DEL PROFESORADO:

Responsable de Asignatura DATOS DE CONTACTO

Nombre: JOSÉ ANGEL PINEDA PARDO

Tlfno (ext): 659401851

Email: [email protected]

Despacho: hmCINAC, Av Carlos V 70

Perfil Docente e Investigador INGENIERO BIOMÉDICO, PHD

Líneas de Investigación: IMÁGENES Y SEÑALES BIOMÉDICAS, NEUROCIENCIA

COMPUTACIONAL, ULTRASONIDO TERAPEÚTICO

Profesores DATOS DE CONTACTO

Nombre: GUGLIELMO FOFFANI

Tlfno (ext): 699045362

Email: [email protected]

Despacho hmCINAC, Av Carlos V 70

Perfil Docente e Investigador INGENIERO BIOMÉDICO, PHD

Líneas de Investigación: IMÁGENES Y SEÑALES BIOMÉDICAS, NEUROCIENCIA

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2.- ACCIÓN TUTORIAL:

Para todas las consultas relativas a la asignatura, los alumnos pueden contactar con el/los profesores a través del e-mail, del teléfono y en el despacho a las horas de tutoría que se harán públicas, en el portal del alumno.

Por otra parte, el profesor podrá convocar a tutorías al alumno para tratar de cualquier aspecto de la asignatura o para cualquier actividad de la misma, incluidas las de evaluación.

3. DESCRIPCIÓN DE LA ASIGNATURA

Se introducirán los principios básicos del procesado de imagen médica, así como la generación de imágenes en RM, CT, PET y US, haciendo un breve repaso de sus bases teóricas. Tras ello la asignatura se centrará en el procesado de la imagen médica (optimización, registro, texturas, segmentación y visualización). La asignatura tendrá un enfoque práctico, donde se realizaran ejercicios muy vinculados a la investigación, con especial interés hacia la neuroimagen.

Se espera que el alumno tenga conocimientos previos básicos de programación, preferiblemente Matlab.

Tras cursar la asignatura de “técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes en medicina” el alumno deberá ser capaz de manejar datos de la mayoría de las modalidades de imagen médica, transformando las imágenes crudas con el objetivo de extraer información para problemas de ámbito medico y de investigación.

4. COMPETENCIAS

1.- COMPETENCIAS: Código de la

competencia Competencias Básicas

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.

CB9 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.

CB10 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar _{estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida auto dirigido o autónomo.}

Código de la

competencia Competencias Optativas

CO01 Aplicar técnicas avanzadas de procesado de señal biomédica. 2.- RESULTADOS DE APRENDIZAJE:

Resultados de Aprendizaje Comprender el impacto económico y social de la tecnología biomédica.

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5. ACTIVIDADES FORMATIVAS

1.- DISTRIBUCIÓN TRABAJO DEL ESTUDIANTE:

Total Horas de la Asignatura 75

Código Nombre Horas

Presenciales

AF-1 Seminario 15

AF-2 Seminario de ejercicios-problemas 5

AF-3 Prácticas 10

TOTAL Horas Presenciales 30

Código Nombre Horas No

Presenciales

AF-5 Trabajo Autónomo del Estudiante 45

2.- DESCRIPCIÓN ACTIVIDADES FORMATIVAS:

Actividad Definición

AF-1 Actividad formativa en el aula bajo la guía del profesor que utiliza la metodología expositiva, la resolución de problemas y la presentación de casos para fomentar el aprendizaje del alumno.

AF-2 Actividad formativa en el aula que, bajo la guía del profesor, se ordena a la resolución individual o cooperativa de ejercicios y problemas.

AF-3 Actividad formativa que involucra material de laboratorio adecuado y, que bajo la guía del profesor-tutor, fomenta el aprendizaje autónomo y/o cooperativo del estudiante a través de la realización técnica de prácticas o proyectos.

AF-5 Actividad formativa consistente en trabajo autónomo del estudiante fuera del aula.

6. SISTEMAS Y CRITERIOS DE EVALUACIÓN

1.- SISTEMAS Y CRITERIOS DE EVALUACIÓN:

CONVOCATORIA ORDINARIA. EVALUACIÓN CONTINUA:

Describir aquí el sistema de evaluación. Idealmente debería ajustarse a los siguientes porcentajes: S1: (examen tradicional): 35% de la nota de la asignatura

S2: (trabajos, informes y presentaciones): 65% de la nota de la asignatura

S1 Pruebas escritas Pruebas escritas de desarrollo o de elección de respuestas verdadero-falso, elección múltiple, emparejamiento de elementos

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S2 Proyectos, informes y _{memorias de prácticas} Realización y presentación escrita y oral de proyectos técnicos, que se realizarán semanalmente siguiendo el programa de la asignatura

.

CONVOCATORIA EXTRAORDINARIA:

El alumno que no supere la asignatura en la convocatoria ordinaria tendrá la opción de presentarse a la convocatoria extraordinaria. Esta convocatoria constará de una prueba presencial única que determinará la calificación final de la asignatura, sin tener en cuenta su rendimiento académico en la convocatoria ordinaria. Al igual que en ésta, para superar la asignatura en convocatoria extraordinaria será necesario alcanzar el nivel mínimo establecido para cada resultado de aprendizaje.

7. PROGRAMA DE LA ASIGNATURA

1.- PROGRAMA DE LA ASIGNATURA:

PROGRAMA TEÓRICO: detallar aquí el programa teórico; contenidos según verifica (a modificar

según se crea conveniente)

 Fundamentos del la imagen médica

 Generación de imágenes médicas, con especial atención a las técnicas de resonancia magnética y tomografía por emisión de positrones

 Procesado morfológico de imágenes médicas

 Registro de imágenes

 Detección de características de la imagen médica: análisis de texturas y análisis multi-escala

 Detección de movimiento en imagen médica

 Segmentación de imágenes médicas

 Clasificación y cuantificación de imágenes médicas

 Visualización y fusión de imágenes médicas

 Medidas de calidad en imagen médica

PROGRAMA DE PRÁCTICAS:

Las prácticas seguirán en paralelo a las clases teóricas. Las prácticas se realizarán con las herramientas Matlab, ImageJ, 3DSlicer, ANTs y/o elastix.

8. BIBLIOGRAFÍA DE LA ASIGNATURA

1.- BIBLIOGRAFÍA BÁSICA:

 Biomedical Image Analysis. Rangaraj M. Rangayyan. CRC Press

 Biomedical Image Processing. (Biomedical and Medical Physics, Biomedical Engineering) Thomas M.

Deserno, Springer

2.- BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA:

 Biomedical Image Analysis: Tracking. Scott T. Acton and Nilanjan Ray. Morgan&Claypool Publishers

 Image processing, analysis and machine visión. Milan Sonka, Vaclav Hlavac and Roger Boyle.

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Guía Docente / Curso 2017-2018  https://www.slicer.org/  https://itk.org/  https://www.mevislab.de/  https://www.nitrc.org/

9. NORMAS DE COMPORTAMIENTO

1.- NORMAS:

Las faltas en la Integridad Académica (ausencia de citación de fuentes, plagios de trabajos o uso indebido/prohibido de información durante los exámenes), así como firmar en la hoja de asistencia por un compañero que no está en clase, implicarán la pérdida de la evaluación continua, sin perjuicio de las acciones sancionadoras que estén establecidas.