Estudia > Oferta formativa > Oferta d'assignatures > Detall de l'assignatura
Anar al contingut (clic a Intro)
UdG Home UdG Home
UdG 30 anys
Tancar
Menú

Estudia a la UdG

Dades generals

Curs acadèmic:
2021
Descripció:
Projecte de desenvolupament d'un sistema complert d'ajuda al diagnóstic en imatge mèdica, desde la definició, requeriments, obtenció de dades, generació de ground truth, fins a l'avaluació passant per el desenvolpament dels algoritmes i la definició i implementació del prototip software per la seva instal.lació clínica.
Crèdits ECTS:
5

Grups

Grup EB

Durada:
Semestral, 2n semestre
Professorat:
ROBERT MARTI MARLY  / ARNAU OLIVER I MALAGELADA  / SALVADOR PEDRAZA GUTIERREZ
Idioma de les classes:
Anglès (100%)

Competències

  • CB01 Analitzar situacions complexes i dissenyar estratègies per resoldre-les
  • CB02 Planificar i organitzar les propostes i projectes
  • CB03 Aplicar criteris de qualitat a les propostes i / o projectes
  • CB04 Avaluar la pròpia activitat i aprenentatge, i elaboració d'estratègies per millorar-los
  • CB05 Prendre decisions per a la resolució de situacions diverses
  • CB06 Coneixement, administració i manteniment de sistemes, dispositius i serveis biomèdics
  • CB07 Utilitzar tecnologies de la informació i la comunicació i especialment la programació i ús d'ordinadors
  • CB08 Recollir, seleccionar i organitzar informació de manera eficaç
  • CT01 Utilitzar la llengua anglesa
  • CT02 Treballar en equip
  • CT03 Comunicar-se oralment i per escrit
  • CT06 Dissenyar propostes creatives
  • CES2 Analitzar problemes computacionals i desenvolupar solucions algorísmiques acord
  • CES4 Desenvolupar algoritmes per al tractament i anàlisi de senyals i imatges biomèdiques
  • CES9 Especificar, dissenyar i avaluar sistemes assistits per ordinador i robotitzats; especialment els d'intervenció quirúrgica
  • CES10 Especificar, dissenyar i avaluar solucions informàtiques integrades per a la gestió dels processos de salut
  • CES11 Dirigir de manera integrada projectes, incloent els processos de desenvolupament i Innovació, en el camp biomèdic
  • CES14 Treballar de forma autònoma en la realització d'un projecte i presentar i defensar els resultats aconseguits davant d'un jurat o col·lectiu expert

Continguts

1. Reptes actuals per el diagnòstic per la imatge i sistemes d’ajuda al diagnòstic.

2. Mètodes avançats per l’ajut al diagnòstic: intel.ligència artificial i deep learning.

3. Projecte I. Presentació de reptes i casos reals

4. Projecte II. Desenvolupament

5. Projecte III. Retroacció, Avaluació, millora i implantació

6. Projecte IV. Documentació i Presentació oral

Activitats

Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Hores virtuals amb professor Total
Aprenentatge basat en problemes (PBL) 10,00 10,00 0 20,00
Exposició dels estudiants 9,00 25,00 0 34,00
Prova d'avaluació 2,00 5,00 0 7,00
Sessió expositiva 19,00 25,00 0 44,00
Sessió pràctica 10,00 10,00 0 20,00
Total 50,00 75,00 0 125

Bibliografia

  • J. Howard, S. Gugger (2020). Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch.. O'Reilly Media, Inc...
  • S. Skansi (2018). Introduction to deep learning. From logical calculus to artificial intelligence. Springer.
  • S.K. Zhou, H. Greenspan, D. Shen (2017). Deep Learning for Medical Image Analysis. MICCAI Society.
  • I. Goodfellow, Y. Bengio A. Courville (2016). Deep Learning. MIT press.
  • Yoo, Terry S.. (2004). Insight into images :. Wellesley: A K Peters. Catàleg
  • Analoui, Mostafa. Bronzino, Joseph D.. Peterson, Donald R.. (2013). Medical imaging :. Boca Raton: Taylor & Francis/CRC Press. Catàleg

Avaluació i qualificació

Activitats d'avaluació:

Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat % Recuperable
Sessions pràctiques de desenvolupament Es realitzarà una avaluación contínua de les sessions pràctiques de desenvolupament del projecte final. Es valorarà l'assistència, desenvolupament de les sessions i correctesa de les solucions emprades. 40
Examen escrit Es realitzarà una prova on s'avaluaran els coneixements adquirits durant el curs tant teòrics com pràctics 20 No
Exposició Oral projecte Es valorarà l'exposició oral del projecte: presentació, resposta a preguntes, material de suport. 20 No
Documentació del Projecte Es valorarà la documentació del projecte: memòria, codi font i proves d'execució. 20 No

Qualificació

L'avaluació de l'assignatura constarà de l'avaluació de les sessions pràctiques (40%), examen escrit (20%), exposició oral (20%) i documentació del projecte (20%).

Criteris específics de la nota «No Presentat»:
La realització d'alguna de les activitats OBLIGATÒRIES comportarà l'avaluació final de l'assignatura, i per tant es considerarà com a presentat en la nota final.

Avaluació única:
L'avaluació única de l'assignatura consistirà en un examen final que inclourà els diferents blocs de l'assignatura.

Hi haurà l’opció de fer recuperació d’aquesta prova d’avaluació única sempre que l’estudiant es presenti al primer examen i obtingui una qualificació mínima de 3.5.

Requisits mínims per aprovar:
Per considerar superada l’assignatura, caldrà obtenir una qualificació mínima de 5.0

Tutoria

Ens podreu fer arribar els vostres dubtes o concertar tutories (tant de teoria com de pràctiques i problemes) via moodle o via mail en el corresponent professor.

Les tutories es podran realitzar individualment o per grups, i es faran presencialment o utilitzant videoconferència (google meet).

Comunicacio i interacció amb l'estudiantat

La comunicació habitual en l’assignatura es farà via moodle.

L'assignatura tindrà el fòrum d'avisos on es guardaran totes les notificacions relatives al curs i també es podran crear fòrums específics per cadascuna de les pràctiques.

L'interacció individual la podrem fer presencialment als despatxos dels professors sempre que les condicions ho permentin, o bé també via videoconferència (individualment o en grup).

Escull quins tipus de galetes acceptes que el web de la Universitat de Girona pugui guardar en el teu navegador.

Les imprescindibles per facilitar la vostra connexió. No hi ha opció d'inhabilitar-les, atès que són les necessàries pel funcionament del lloc web.

Permeten recordar les vostres opcions (per exemple llengua o regió des de la qual accediu), per tal de proporcionar-vos serveis avançats.

Proporcionen informació estadística i permeten millorar els serveis. Utilitzem cookies de Google Analytics que podeu desactivar instal·lant-vos aquest plugin.

Per a oferir continguts publicitaris relacionats amb els interessos de l'usuari, bé directament, bé per mitjà de tercers (“adservers”). Cal activar-les si vols veure els vídeos de Youtube incrustats en el web de la Universitat de Girona.