L'influenza e l'impatto delle immagini digitali sulla società moderna sono enormi e l'elaborazione delle immagini è ora una componente fondamentale della ricerca scientifica e tecnologica. Il rapido progresso nella ricostruzione digitale delle immagini mediche e gli sviluppi dei metodi di analisi e dei sistemi di supporto alla diagnosi hanno dato grande spinta all'imaging medico. Il corso trae le sue motivazioni dalle applicazioni clinihe e utilizza immagini e situazioni mediche reali per chiarire i concetti principali. Progettato per gli studenti che diventeranno utenti finali dell'elaborazione delle immagini digitali, il corso fonisce gli strumenti necessari per il trattamento delle bioimmagini.
L'insegnamento ha lo scopo di fornire gli strumenti per l'analisi, la comprensione e l'estrazione dell'informazione da immagini biomediche o biologiche. Durante il corso verranno presentate le caratteristiche delle diverse tipologie di imaging diagnostico e gli studenti svilupperanno piccoli progetti ( con Matlab e con piattaforme open source) in gruppi di lavoro.
Questo corso di bioimmagini fornisce un'introduzione all'imaging biomedicale e alle moderne tecniche di elaborazione di imaging. Il corso tratta anche i principi scientific/fisicii di base per ciascuna modalità e introduce alcune delle applicazioni chiave, dalle malattie neurologiche ai tumori (sia a livello macro sia a livello micro).
Questo corso include moduli appositamente progettati per gli studenti, fornendo anche alcuni metodi avanzati che potrebbero contribuire allo sviluppo professionale nei settori della salute, dell'ingegneria e dell'informatica. La frequenza e la partecipazione attiva alle attività formative proposte (lezioni frontali e progetti di gruppo) e di studio individuale consentirà allo studente di:
- conoscere le componenti che definiscono la qualità dell'immagine e le operazioni per elaborare le immagini digitali in ambito bioingegneristico;
- conoscere le più importanti modalità di imaging che oggi vengono utilizzate: radiografia, tomografia computerizzata, risonanza magnetica, imaging di medicina nucleare e imaging ad ultrasuoni, immagini microscpiche;
- conoscere la teoria per l'elaborazione morfologica delle immagini, la segmentazione delle immagini, il riconoscimento e la classificazione delle caratteristiche, la visualizzazione tridimensionale.
Si suppone che lo studente conosca le equazioni differenziali, abbia una buona base in fisica e chimica, abbia seguito un corso di circuiti elettrici ed elettronica applicata, un corso introduttivo di fisiologia o di modellistica dei sistemi fisiologici e un corso di programmazione (in particolare Matlab)
L’insegnamento si compone sia di lezioni frontali, per un totale di 24 ore, e di una parte di laboratorio teorico-pratico di 45 ore (group work). La frequenza a lezioni e laboratorio è obbligatoria, come da Regolamento didattico. Il laboratorio sarà tenuto dai docenti titolari dell’insegnamento, coadiuvati da tutor di laboratorio.
Il programma del corso prevede la presentazione e discussione dei seguenti argomenti:
Tutte le diapositive utilizzate durante le lezioni e altro materiale didattico saranno disponibili su aula@web. I libri di seguito elencati sono fortemente consigliati come testi di supporto per completare la preparazione dello studente, ma gli studenti possono utilizzare anche altri testi di livello universitario purché pubblicati negli ultimi 5 anni.
Ricevimento: Ricevimento:Su appuntamento: Tel. 0103532220 oppure email: marco.fato@unige.it
MARCO MASSIMO FATO (Presidente)
ROSELLA TRO'
GABRIELE ARNULFO (Presidente Supplente)
ANDREA CANESSA (Supplente)
https://corsi.unige.it/11159/p/studenti-orario
Prova scritta/orale con domande aperte relative ai contenuti del corso
Esercitazione e consegna delle attività progettuali di gruppo o singolarmente
L'accertamento delle conoscenze e della capacità di comprensione avviene tramite esami scritti e orali, che possono comprendere test a risposte chiuse, esercizi di tipo algebrico o numerico, quesiti relativi agli aspetti teorici.
Laboratorio/uffico Neuroengineering & System Neuroscience In Via dell'Opera Pia 13 - PAD E - Primo piano
