Descripción y contextualización de la asignatura

En esta materia se darán a conocer los métodos de obtención, mejora y análisis de imágenes que se utilizan en la experimentación biomédica y la práctica clínica. Así mismo se procesarán imágenes médicas mediante los métodos aplicados habitualmente: filtrado, transformadas, segmentación y registro. Lo que por último nos permitirá desarrollar algoritmos de procesado y análisis de imágenes a partir de librerías básicas de procesamiento de imagen, y estudiar los fundamentos del almacenamiento, distribución y visualización de la imagen médica.

Convocatoria ordinaria: orientaciones y renuncia

En este apartado es de aplicación la Normativa de gestión de Másteres Oficiales, en el Capítulo III: Docencia y calificaciones (http://www.ehu.eus/es/web/estudiosdeposgrado-graduondokoikasketak/content/-/asset_publisher/ZcG4/content/normativa-master-capitulo-iii?redirect=http%3A%2F%2Fwww.ehu.eus%2Fes%2Fweb%2Festudiosdeposgrado-graduondokoikasketak%2Fmaster-kudeaketa-arauak%3Fp_p_id%3D101_INSTANCE_yL3m%26p_p_lifecycle%3D0%26p_p_state%3Dnormal%26p_p_mode%3Dview%26p_p_col_id%3Dcolumn-2%26p_p_col_count%3D2)

La materia tiene programada una evaluación continua, donde los ejercicios y tareas evaluables han de entregarse al profesorado correspondiente antes de que termine el plazo programado en el calendario docente para cada materia.

El nivel de aprendizaje conseguido por el alumnado se expresará con calificaciones numéricas en escala de 0 a 10, con expresión de un decimal, a la que podrá añadirse su correspondiente calificación cualitativa:

a) 0,0 a 4,9 Suspenso (SS)

b) 5,0 a 6,9 Aprobado (AP)

c) 7,0 a 8,9 Notable (NT)

d) 9,0 a 10 Sobresaliente (SB)

Se podrán conceder matrículas de honor, a razón de una por cada veinte estudiantes o fracción de veinte, considerando el acta como única para el total de estudiantes por materia.

Adicionalmente, los y las estudiantes podrán presentar su renuncia a la convocatoria de evaluación mediante un escrito dirigido al coordinador del equipo docente de la materia, en un plazo no inferior a diez días antes de la fecha en la que está programada el final de la evaluación de la misma.

Convocatoria extraordinaria: orientaciones y renuncia

En las convocatorias extraordinarias, cuando no sea posible mantener el sistema de evaluación fijado, se establecerá un sistema que permita acreditar la consecución de conocimientos y competencias inherentes a la asignatura. Podrá constar de una única prueba final, configurada de tal forma que comprenda el 100% de la materia, o podrá ponderar algunos de los resultados del sistema de evaluación fijado en la convocatoria ordinaria. Si, por la naturaleza y contenidos de la asignatura, deben acreditarse otros niveles de la misma, como puede ser la realización adecuada de determinadas actividades, la prueba final podrá complementarse con la acreditación de haber superado tales niveles.

Temario

Materia: ESPECIALIZACIÓN EN INFORMÁTICA BIOMÉDICA: IMAGEN Y COMUNICACIONES (3 créditos ECTS)

Temario:

1: Análisis avanzado de imágenes en biomedicina

2: Procesamiento avanzado de imágenes

3: Sistemas de telemedicina

4: Visualización médica

5: Obtención y procesado de imágenes biomédicas

Bibliografía

Bibliografía básica

•Handbook of Medical Imaging, Isaac N. Bankman, 2nd Ed Academic Press 2008

•Insight into Images, Terry S. Yoo, AK Peters 2004

•Medical Image Analysis Methods, Lena Costaridou, CRC 2005

Bibliografía de profundización

•Handbook of Biomedical Image Analysis, Jasjit S. Suri, David Wilson, Swamy. Laxminarayan, Springer 2005



•Advanced Algorithmic Approaches to Medical Image Segmentation, Jasjit S. Suri, S. Kamaledin Setarehdan, Sameer Singh, Springer 2002



•Medical Image Registration, Joseph V. Hajnal, Derek L.G. Hill, David J. Hawkes, CRC 2001



•Medical Image Analysis, Atam Dhawan, Wiley-IEEE Press 2011



•Image Processing: dealing with texture Maria Petrou, Pedro Garcia Sevilla. Wiley 2006.



•Texture Analysis for Magnetic Resonance Imaging, R.Lerski , Med4publishing s.r.o., 2006

Revistas

•Análisis de Textura: http://www.cs.iupui.edu/~tuceryan/research/ComputerVision/texture-review.pdf



•Medical Image Analysis Lab: http://mial.fas.sfu.ca/projects.php