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Tipo A
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Código |
Competencias Específicas | | | CE7 |
Capacidad para utilizar y generar algoritmos de procesado de señales biomédicas e imágenes médicas, con el fin de facilitar el diagnóstico
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Tipo B
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Código |
Competencias Transversales | | | CT3 |
Resolver problemas de forma crítica, creativa e innovadora en su ámbito de estudio. |
| | CT4 |
Trabajar de forma autónoma y en equipo con responsabilidad e iniciativa. |
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Tipo C
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Código |
Competencias Nucleares |
| Resultados de aprendizaje |
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Tipo A
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| | CE7 |
Conoce las etapas que integran un sistema de visión por computador
Conoce las modalidades de imagen médica.
Sabe aplicar los métodos básicos de procesado de imágenes para resolver problemas específicos.
Conoce y sabe utilizar las técnicas de preprocesado, segmentación, clasificación y registro de imágenes.
Conoce las técnicas de histología molecular basadas en espectrometría de masas.
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Tipo B
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| | CT3 |
Identifica la situación planteada como un problema en el ámbito de la disciplina y tiene la motivación para afrontarlo.
Sigue un método sistemático para dividir el problema en partes, identifica las causas y aplica los conocimientos propios de la disciplina.
Diseña una solución nueva utilizando los recursos necesarios para afrontar el problema.
Incluye los aspectos concretos de la solución propuesta en un modelo realista.
Reflexiona sobre el modelo propuesto y es capaz de encontrar limitaciones y proponer mejoras.
| | | CT4 |
Identifica el propio rol dentro del grupo y conoce los objetivos y tareas del grupo
Comunica y actúa dentro del grupo para facilitar la cohesión y el rendimiento
Se compromete con las tareas y la agenda del grupo
Colabora dentro del grupo en un buen clima de trabajo y en la resolución de problemas
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Tipo C
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| tema |
Subtema |
| Introducción al procesamiento de imágenes. |
• Imagen digital
• Justificación del procesamiento
• Aplicación |
| Geometría de la imagen |
• Resolución espacial
• Reconstrucción de imagen
• Calidad de imagen |
| Procesado de imagen digital |
• Pre-procesado
• Operaciones morfológicas
• Transformaciones
• Composición |
| Segmentación, clasificación y registro de imágenes |
• Reconocimiento de patrones
• Segmentación de imagen
• Clasificadores
• Co-registro
• Fusión de imágenes |
| Modalidades de imagen biomédica |
• Imagen óptica y molecular
• Imagen radiológica
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| Metodologías :: Pruebas |
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Competencias |
(*) Horas en clase
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Horas fuera de clase
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(**) Horas totales |
| Actividades introductorias |
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1 |
0 |
1 |
| Sesión magistral |
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9 |
14 |
23 |
| Supuestos prácticos / Estudio de casos en el aula ordinaria |
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8 |
12 |
20 |
| Resolución de problemas/ejercicios |
|
5 |
11.5 |
16.5 |
| Presentaciones/exposiciones |
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4 |
0 |
4 |
| Prácticas en laboratorios |
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15 |
30 |
45 |
| Atención personalizada |
|
1 |
0 |
1 |
| |
| Pruebas mixtas |
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2 |
0 |
2 |
| |
(*) En el caso de docencia no presencial, serán las horas de trabajo con soporte virtual del profesor.
(**) Los datos que aparecen en la tabla de planificación son de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías
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descripción |
| Actividades introductorias |
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| Sesión magistral |
|
| Supuestos prácticos / Estudio de casos en el aula ordinaria |
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| Resolución de problemas/ejercicios |
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| Presentaciones/exposiciones |
|
| Prácticas en laboratorios |
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| Atención personalizada |
|
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descripción |
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Los profesores estarán disponibles en sus horas de consulta para la atención personalizada a los estudiantes. |
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Metodologías |
Competencias
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descripción |
Peso |
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| Presentaciones/exposiciones |
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El estudiante elaborará un trabajo relacionado con la imagen biomédica y lo presentará en clase. |
15 |
| Prácticas en laboratorios |
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El estudiante realizará una serie de prácticas de procesado de imagen biomédica en Matlab. |
35% |
| Pruebas mixtas |
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Las pruebas mixtas servirán para evaluar las sesiones magistrales y los casos prácticos. |
50% |
| Otros |
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Otros comentarios y segunda convocatoria |
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Para aprobar la asignatura, deberá haber sacado una nota mínima de 4 en cada uno de los ítems evaluados. |
| Básica |
Bankman, I. N., Handbook of Medical Imaging: Processing and Analysis, Academic Press: San Diego, CA, 2000, 2000
Ja?hne Bernd; Haussecker, H., Computer Vision and Applications: A Guide for Students and Practitioners, Academic Press: San Diego, CA, 2000., 2000
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| Complementaria |
Arnulf Oppelt, Imaging Systems for Medical Diagnostics, 2005,
Jerry L. Prince & Jonathan M. Links, Medical Imaging Signals and Systems., 2006,
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| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
| ANÁLISIS DE DATOS Y BIOESTADÍSTICA/17254105 | | TRATAMIENTO DIGITAL DE BIOSEÑALES/17254113 |
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(*)La Guía docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la URV. Este documento es público y no es modificable, excepto en casos excepcionales revisados por el órgano competente o debidamente revisado de acuerdo la normativa vigente. |
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