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
Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Hores virtuals amb professor Total Aprenentatge basat en problemes (PBL) 16,00 53,00 0 69,00 Lectura / comentari de textos 6,00 22,00 0 28,00 Sessió expositiva 14,00 14,00 0 28,00 Total 36,00 89,00 0 125
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: Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat % Recuperable Lecture Activity 50% document + 50% presentation and interaction 35 No Lab session: Traditional Diagnosis 70% strategy and results + 30% document 30 No Lab Project: Deep Learning Diagnosis 70% strategy and results + 30% document 35 Sí
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. 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:Per considerar superada l’assignatura, caldrà obtenir una qualificació mínima de 5.0
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).