Estudia

• CG3- Comunicar-se de manera efectiva oralment i per escrit preparant documents i exposant projectes i resultats amb llengua anglesa
• CG5- Recollir i seleccionar informació per poder avaluar l'estat de l'art d'un tema o matèria específica
• CB7- Que els estudiants sàpiguen aplicar els coneixements adquirits i la seva capacitat de resolució de problemes en entorns nous o poc coneguts dins de contextos més amplis relacionats amb la seva àrea d'estudi
• CB8- Que els estudiants siguin capaços d'integrar coneixements i enfrontar-se a la complexitat de formular judicis a partir d'una informació que, sent incompleta o limitada, inclogui reflexions sobre les responsabilitats socials i ètiques vinculades a l'aplicació dels seus coneixements i judicis
• CE1- Programar, a nivell avançat, en els llenguatges i llibreries més utilitzats en la robòtica de camp intel·ligent
• CE2- Analitzar un problema relacionat amb sistemes autònoms intel·ligents i identificar les tècniques i les eines apropiades per resoldre'l
• CE3- Entendre, desenvolupar, modificar i aplicar de manera efectiva mètodes d'aprenentatge automàtic
• CE7- Entendre i ser capaç d'aplicar les principals tècniques de percepció per computador
• CE8- Comprendre els fonaments matemàtics dels algorismes utilitzats en els sistemes robòtics intel·ligents

• To have a good knowledge of the field of Computer Aided Diagnosis (CADx).
• To have an overview of general image characterization.
• Applying pattern recognition techniques to the field of medical imaging.
• To learn what characteristics and what classifiers are more useful to the different medical images.
• To be able to evaluate a previously developed algorithm and asses is usability for medical images and daily clinical usage. Estimate the crucial factors for it to be successful.
• To learn what algorithm(s) could fit better for a particular application.

1. Introduction to diagnosis and CADx

2. Image characterization: morphological, texture, and shape descriptors

3. Interest point detectors and descriptors

4. Object and image characterization

5. Deep Learning for classification

6. Deep Learning applications

7. CADx evaluation and applications

• Isaac Bankman (2008). Handbook of Medical Imaging: Processing and Analysis. Elsevier.
• Forsyth, David A, Ponce Jean (2003). Computer vision : a modern approach. Upper Saddle River: Prentice Hal.
• P. Suetens (2002). Fundamentals of Medical Imaging. Cambridge University Press.
• A. Dhawan (2010). Medical Image Analysis. Wiley. 2nd Edition .

Activitats d'avaluació:

The evaluation is based on three different activities: 30% from the fist Lab assignment + 35 % from final Lab Project + 35% by evaluating the lectures given by the students.

If fraudulent actions are detected in any type of academic activity (use of information without authorization, use of false information, use of unauthorized devices, impersonation, total or partial plagiarism, purchase and sale of tests, practices and assignments, etc) the students involved will automatically fail the subject. Depending on the type of fraudulent act, the School Management will initiate the appropriate procedures in accordance with Law 3/2022 of February 24 on University Coexistence (https://www.boe.es/eli/es/l/2022/02/24/3)

Criteris específics de la nota «No Presentat»:
NP will be considered when the students do not submit any of the evaluation activities (P1, P2, Final project, or Lecture activity)

Avaluació única:
Students should do the final project and an exam related to the contents seen in the course

Requisits mínims per aprovar:
To pass the course, a minimum mark of 5.0 should be achieved.

To stablish the appointments students can use moodle or the emails. These appointments can be done online via google meet meetings or in person (office 0.15 P4 Building)

The communitation and interaction with the student will be mainly done via moodle, having also specific forums for all the activities.

Students can also interact with the teacher via email or via videoconferences (google meet).

Mentoring will be held in the office 015 of building P-IV.