Competencias y objetivos

 

Contexto de la asignatura para el curso 2024-25

La asignatura de Segmentación de Imagen Médica forma parte de la formación de la titulación de Máster Universitario en Ingeniería Biomédica por la Universidad de Alicante. Esta asignatura capacitará al alumno a comprender y ejecutar las distintas técnicas de segmentación de imagen médica, analizar problemas nuevos y encontrar la mejor solución para segmentar la estructura de interés a partir de la imagen. La asignatura se desarrollará a través del estudio e implementación de ejemplos prácticos de segmentación de estructuras en imágenes médicas.

 

 

Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales) para el curso 2024-25

Competencias Transversales

  • CT1 : Demostrar capacidades informáticas e informacionales en el ámbito de la salud.
  • CT3 : Adquirir capacidad de análisis, síntesis y crítica.

 

Competencias Generales

  • CG1 : Comprender y analizar los problemas reales relacionados con el ámbito sanitario, en los que la ingeniería biomédica puede ofrecer soluciones eficaces e innovadoras
  • CG2 : Aplicar el método científico en el planteamiento y ejecución en los proyectos relacionados con la Ingeniería Biomédica.
  • CG5 : Analizar, evaluar e implementar tecnologías emergentes en el ámbito de la Ingeniería Biomédica.

 

Competencias Específicas

  • CE17 : Analizar los límites y capacidades de los distintos métodos relacionados con la segmentación de imagen médica, para aplicar y desarrollar algoritmos de segmentación para diferentes estructuras en distintas modalidades de imagen médica

 

Competencias Básicas

  • CB10 : Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
  • CB6 : Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
  • 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
  • CB8 : Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
  • 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

 

 

 

Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)

•    Comprender la necesidad, la utilidad y las aplicaciones de la segmentación de imagen médica en la práctica clínica.
•    Conocer los métodos y algoritmos de segmentación de imagen médica manuales, automáticos y semiautomáticos en distintas modalidades de imagen, desde métodos clásicos hasta el estado del arte.
•    Ser capaces de analizar problemas de segmentación y de elegir e implementar el método apropiado.

 

 

Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2024-25

• Dominar los conceptos básicos, resultados, métodos, vocabulario y notaciones asociadas a la segmentación de imagen médica.
• Comprender la necesidad, la utilidad y las aplicaciones de la segmentación de imagen médica.
• Conocer los métodos y algoritmos de segmentación de imagen médica manuales, automáticos y semiautomáticos en distintas modalidades de imagen, desde métodos clásicos hasta el estado del arte.
• Ser capaces de analizar problemas de segmentación y de elegir e implementar el método apropiado.

 

 

Datos generales

Código: 43565
Profesor/a responsable:
GONZALEZ SERRANO, GERMAN
Crdts. ECTS: 3,00
Créditos teóricos: 0,60
Créditos prácticos: 0,60
Carga no presencial: 1,80

Departamentos con docencia

  • Dep.: CIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
    Área: CIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
    Créditos teóricos: 0,6
    Créditos prácticos: 0,6
    Este dep. es responsable de la asignatura.
    Este dep. es responsable del acta.

Estudios en los que se imparte