Nombre: PROCESAMIENTO DE IMAGEN EN MEDICINA
Código: 525104011
Carácter: Optativa
ECTS: 4.5
Unidad Temporal: Cuatrimestral
Despliegue Temporal: Curso 4º - Segundo cuatrimestre
Menciones/Especialidades:
Lengua en la que se imparte: Castellano
Carácter: Presencial
Nombre y apellidos: MENCHÓN LARA, ROSA MARÍA
Área de conocimiento: Teoría de la Señal y Comunicaciones
Departamento: Tecnologías de la Información y las Comunicaciones
Teléfono: 868071166
Correo electrónico: rosamaria.menchon@upct.es
Horario de atención y ubicación durante las tutorias:
Titulaciones:
Doctor en Tecnologías de la Información y Comunicaciones en la Universidad Politécnica de Cartagena (ESPAÑA) - 2015
Máster en Tecnologías de la Información y Comunicaciones en la Universidad Politécnica de Cartagena (ESPAÑA) - 2010
Ingeniero en Telecomunicación en la Universidad Politécnica de Cartagena (ESPAÑA) - 2009
Categoría profesional: Programa Ramón y Cajal
Nº de quinquenios: No procede por el tipo de figura docente
Nº de sexenios: No procede por el tipo de figura docente
Curriculum Vitae: Perfil Completo
Responsable de los grupos: G1
Nombre y apellidos: MORALES SÁNCHEZ, JUAN
Área de conocimiento: Teoría de la Señal y Comunicaciones
Departamento: Tecnologías de la Información y las Comunicaciones
Teléfono: 968325372
Correo electrónico: juan.morales@upct.es
Horario de atención y ubicación durante las tutorias: Las tutorías se realizarán a demanda del estudiante mediante solicitud remitida al correo juan.morales@upct.es
Titulaciones:
Doctor en Ingeniería de Telecomunicación en la Universidad Politécnica de Cartagena (ESPAÑA) - 2005
Categoría profesional: Catedrático de Universidad
Nº de quinquenios: 5
Nº de sexenios: 4 de investigación
Curriculum Vitae: Perfil Completo
[CB2 ]. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
[CB4 ]. Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
[CB5 ]. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
[CG2 ]. Conocer y aplicar los fundamentos de ingeniería y tecnologías informáticas actuales para diseñar e implementar nuevas aplicaciones de análisis de datos.
[CG4 ]. Capacidad para aplicar los métodos generales de la ciencia e ingeniería de datos en los tipos de datos de dominios específicos, así como en la presentación de los datos, el modelado de datos y procesos, los roles organizacionales y las relaciones entre estos.
[CE1 ]. Usar de forma efectiva una variedad de técnicas de análisis de datos, tales como aprendizaje computacional (incluyendo aprendizaje supervisado, no supervisado y semi-supervisado), minería de datos, analítica prescriptiva y predictiva, para abordar el análisis de datos complejo en todo el ciclo de vida de los datos.
[CE15 ]. Procesar y analizar datos procedentes de fuentes, tipos y formatos de datos semi estructurados y estructurados de interés para Ciencia de datos.
[CE32 ]. Conocer las técnicas fundamentales de procesado y análisis de imágenes y saber analizar e interpretar los resultados obtenidos.
Conocer las soluciones computaciones y las posibles plataformas de análisis de datos (imágenes médicas).
Seleccionar las técnicas estadísticas más apropiadas y modelar los datos disponibles (imágenes médicas) para brindar conocimientos.
Crear soluciones innovadoras para la investigación y diseño en el análisis de datos (imágenes médicas).
Adaptar y optimizar las soluciones computacionales existentes para adaptarse mejor a una plataforma de análisis de datos determinada (imágenes médicas).
Sistemas de información biomédicos y clínicos.<br>Estándares e interoperabilidad.<br>Modalidades de imagen médica: Ecografías, mamografías, retinografías, entre otras.<br>Técnicas de -Machine Learning- (ML) para el procesado de imagen médica.<br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br>
Tema 0: Presentación.
Tema 1: Introducción al procesamiento de imagen médica.
Tema 2: Modalidades de imagen médica.
Tema 3: Fundamentos de registro de imagen.
Tema 4: Aplicaciones de IA en imagen médica.
Tema 5: Interpretabilidad y fiabilidad de la IA en el ámbito clínico.
Práctica 1: Introducción.
Introducción al procesamiento de imagen médica. Formatos, metadatos y herramientas básicas. Relacionado con Tema 1.
Práctica 2: Reconstrucción.
Reconstrucción de imagen: CT y RM. Relacionado con: Tema 2.
Práctica 3: Registrado.
Registro de imagen. Aplicaciones en medicina. Relacionado con: Tema 3.
Práctica 4: Casos de uso.
Introducción a la plataforma MONAI. Estudio de casos de uso. Relacionado con: Temas 4 y 5.
La Universidad Politécnica de Cartagena considera como uno de sus principios básicos y objetivos fundamentales la promoción de la mejora continua de las condiciones de trabajo y estudio de toda la Comunidad Universitaria. Este compromiso con la prevención y las responsabilidades que se derivan atañe a todos los niveles que integran la Universidad: órganos de gobierno, equipo de dirección, personal docente e investigador, personal de administración y servicios y estudiantes. El Servicio de Prevención de Riesgos Laborales de la UPCT ha elaborado un "Manual de acogida al estudiante en materia de prevención de riesgos" que puedes encontrar en el Aula Virtual en el apartado actúa sobre una emergencia, pestaña "guías técnicas", y en el que encontrarás instrucciones y recomendaciones acerca de cómo actuar de forma correcta, desde el punto de vista de la prevención (seguridad, ergonomía, etc.), cuando desarrolles cualquier tipo de actividad en la Universidad. También encontrarás en el apartado actúa sobre una emergencia, recomendaciones sobre cómo proceder en caso de emergencia o que se produzca algún incidente. En especial, cuando realices prácticas docentes en laboratorios, talleres o trabajo de campo, debes seguir todas las instrucciones del profesorado, que es la persona responsable de tu seguridad y salud durante su realización. Consúltale todas las dudas que te surjan y no pongas en riesgo tu seguridad ni la de tus compañeros.
Topic 0: Course overview.
Topic 1: Introduction to medical image processing.
Topic 2: Medical imaging modalities.
Topic 3: Fundamentals of image registration.
Topic 4: AI applications in medical imaging.
Topic 5: Explainability and reliability of AI in healthcare.
Exposición teórica: Exposición de los contenidos teóricos de la asignatura por parte del profesor. También se contemplan las sesiones informativas sobre el desarrollo del trabajo de fin de grado o prácticas externas.
Actividades de clase expositiva: Exposición teórica, clase magistral, proyección, dirigida al grupo completo de estudiantes, con independencia de que su contenido sea teórico o práctico/aplicado. Junto a la exposición de conocimientos, en las clases se plantean cuestiones, se aclaran dudas, se realizan ejemplificaciones, se establecen relaciones con las diferentes actividades prácticas que se realizan y se orienta la búsqueda de información.
16
100
Seminarios y actividades de aula: Exposición, análisis y debate dentro del contexto de aplicaciones específicas de contenidos teóricos, así como planteamiento y resolución de ejercicios y casos prácticos en el aula, tanto al grupo completo como en grupos reducidos. También se contemplan conferencias, debates y seminarios temáticos.
Actividades de clase práctica de aula: Actividades prácticas de ejercicios y resolución de problemas, estudio de casos, aprendizaje orientado a proyectos, exposición y análisis de trabajos, debates, simulaciones, etc. Suponen la realización de tareas por parte de los alumnos, dirigidas y supervisadas por el profesor, con independencia que en el aula se realicen individualmente o en grupos reducidos.
5
100
Prácticas de laboratorio: Ejercicios y resolución de problemas, aprendizaje orientado a proyectos, estudio de casos, exposición y discusión de trabajos, simulaciones y/o prácticas con ordenadores, generalmente desarrolladas en grupos reducidos.
Actividades prácticas de laboratorio: Actividades de los estudiantes en aulas de informática o específicas, realizadas en grupos reducidos o individualmente, dirigidas al uso y conocimiento de la materia de estudio, supervisadas por el profesor.
18
100
Trabajo autónomo del alumno: Estudio y preparación de contenidos teórico-prácticos, trabajo individual consistente en lecturas, búsquedas de información, sistematización de contenidos, elaboración de informes o estudio para la elaboración de casos entre otras actividades.
Trabajo autónomo del alumno.
67.5
0
Tutorías formativas y resolución de dudas: Asistencia individualizada -tutorías individuales- o en grupo -tutorías colectivas- a los estudiantes por parte del profesor.
Tutorías: Sesiones programadas individuales o en grupo de orientación, revisión o apoyo a los estudiantes por parte del profesor con independencia de que los contenidos sean teóricos o prácticos.
2
100
Evaluación: Pruebas individuales, ya sean escritas, orales o con medios informáticos, donde el estudiante demostrará los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos durante las actividades formativas asociadas a la enseñanza de la materia.
Pruebas de evaluación individuales.
4
100
Exámenes individuales: Pruebas objetivas, de desarrollo, de respuesta corta, de ejecución de tareas o de escala de actitudes, realizadas por los estudiantes para mostrar los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos ya sea de forma oral, escrita o utilizando un ordenador.
Examen teórico-práctico de carácter obligatorio. Se evaluará la capacidad del estudiante para comprender y explicar los conceptos fundamentales de la asignatura y relacionarlos con las técnicas y herramientas estudiadas. Se medirá la habilidad para aplicar estos conocimientos en situaciones prácticas y resolver problemas, incluyendo un análisis crítico de los resultados y la propuesta de mejoras o alternativas. Además, se valorará la claridad y organización en la exposición de las respuestas, así como la capacidad para comunicar ideas de manera coherente y estructurada.
40 %
Procedimientos de observación del trabajo del estudiante: Registros de participación, de realización de actividades, cumplimiento de plazos, participación en foros, informes de seguimiento del trabajo fin de grado y registros sobre el desarrollo de las prácticas externas.
Actividades de carácter no obligatorio. Con el fin de fomentar la asistencia y el seguimiento continuado, estas actividades podrán plantearse de forma periódica, incluyendo la posibilidad de realizarlas durante las sesiones. Se valorará el grado de implicación y el seguimiento de la asignatura mediante actividades vinculadas al desarrollo de las clases, que podrán servir para evidenciar la participación, la comprensión o la aplicación de los contenidos trabajados.
La calificación de este apartado es recuperable (ver observaciones).
20 %
Informe técnico. En este instrumento incluimos los resultados de actividades prácticas, o de laboratorio, junto con sus memorias descriptivas y posibles resúmenes del estado del arte sobre temas concretos. La opción de realizar entrevistas personales o presentaciones de los trabajos realizados también entran en esta categoría.
Proyecto práctico de carácter obligatorio. Se evaluará la calidad técnica del trabajo, la originalidad y adecuación de las soluciones propuestas, la justificación de las decisiones adoptadas, la calidad del desarrollo realizado, así como la claridad de la documentación y la presentación del trabajo.
La calificación de este apartado es recuperable (ver observaciones).
40 %
La evaluación de la asignatura consta de tres partes con los siguientes pesos: un examen escrito (40%), un proyecto práctico (40%) y actividades de seguimiento (20%). El proyecto práctico y las actividades de seguimiento constituyen la evaluación continua, realizada durante la impartición de la asignatura. El examen escrito es una prueba final que valora de forma integrada las competencias fundamentales de la asignatura.
El examen escrito (40%) es de carácter obligatorio y requiere una nota mínima de 4 sobre 10 puntos para poder promediar la calificación con el resto de actividades de evaluación. El proyecto práctico (40%) se desarrollará durante el periodo docente y estará orientado a la evaluación de competencias aplicadas que no pueden valorarse por otros medios. Por este motivo, tanto la participación en las sesiones de seguimiento como la entrega y defensa del proyecto serán de carácter obligatorio, y se requerirá una nota mínima de 4 sobre 10 puntos para poder promediar. Las actividades de seguimiento (20%) tienen carácter no obligatorio y están vinculadas al seguimiento continuado de la asignatura. Podrán plantearse de forma periódica y llevarse a cabo durante las propias sesiones, incluso de manera espontánea.
En la convocatoria en la que se imparte la docencia no existe derecho a recuperar la evaluación continua, salvo en los casos previstos en el art. 8.6 del REVA. El estudiante que, por circunstancias sobrevenidas debidamente justificadas, no haya podido realizar total o parcialmente la evaluación continua tendrá derecho a una prueba global sustitutoria de esta, consistente en la entrega y defensa de un proyecto práctico (40%) y en la realización de una actividad equivalente a las de seguimiento (20%), con los mismos mínimos y requisitos de obligatoriedad.
En las convocatorias posteriores se mantendrá la misma estructura de evaluación, con los mismos pesos, mínimos y requisitos de obligatoriedad. Las calificaciones obtenidas en cualquiera de las tres partes se conservarán hasta que la asignatura se imparta de nuevo en el siguiente curso académico.
El examen escrito se realizará en las fechas oficiales de cada convocatoria. El proyecto práctico se recuperará mediante su entrega y defensa, y las actividades de seguimiento mediante una actividad diseñada a tal efecto, en los plazos y por los medios que se indiquen en el llamamiento publicado en el sitio de la asignatura del Aula Virtual. Las partes que falten o que no alcancen la nota mínima para promediar se realizarán directamente, sin necesidad de aviso. Para mejorar cualquier otra calificación, el estudiante podrá renunciar a ella y realizar de nuevo la parte correspondiente, comunicándolo al profesorado responsable por correo electrónico con una antelación mínima de 15 días naturales al inicio del periodo de exámenes, siempre que no haya superado la asignatura.
Para superar la asignatura será necesaria una calificación media mínima de 5 sobre 10.
Autor: Toennies, Klaus D.
Título: Guide to medical image analysis: methods and algorithms
Editorial: Springer,
Fecha Publicación: 2017
ISBN: 9781447174035
Autor: Atam P. Dhawan,
Título: Medical Image Analysis
Editorial: John Wiley and Sons
Fecha Publicación: 2011
ISBN: 978-0-470-622056
Autor: Alejandro F. Frangi, Jerry L. Prince and Milan Sonka,
Título: Medical Image Analysis
Editorial: Elsevier
Fecha Publicación: 2023
ISBN: 978-0-12-813657-7
Autor: S. Kevin Zhou, Daniel Rueckert and Gabor Fichtinger,
Título: Handbook of Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention
Editorial: Elsevier
Fecha Publicación: 2020
ISBN: 978-0-12-816176-0