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Processamento de Imagens Médicas

Código:

LTB32002

Sigla:

PIM

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Electrotecnia

Ocorrência: 2021/2022 - 2S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Engenharia Eletrotécnica
Curso/CE Responsável:	Licenciatura em Tecnologia Biomédica

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
LTB	41	Plano de Estudos	3	-	3	45	81

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Tem como objectivo dotar os discentes de conhecimentos especificos em áreas que possibilitem a análise e o desenvolvimento de um sistema de processamento digital de imagens médicas. Introduzem-se conceitos e métodos de processamento digital de imagem que permitam o desenvolvimento de aplicações. Dominar ferramentas adequadas ao processamento digital de imagem, nomeadamente, o Matlab e toolbox específica. Identificar e resolver problemas específicos de imagem médica.

Resultados de aprendizagem e competências

- Conhecer os vários formatos de imagem e os espaços de cor;

- Conhecer alguns equipamentos de aquisição de imagem médica e o efeito da resolução na qualidade dessas imagens;

- Conhecer e desenvolver algoritmos de pré-processamento de imagem;

- Conhecer e desenvolver algoritmos de segmentação e de extracção de informação;

- Saber desenvolver um sistema de extração de informação  baseado no processamento de imagem com recurso à ferramenta de simulação Matlab ou GNU Octave.

Modo de trabalho

Presencial

Programa

- O Sistema Visual Humano.
- Conceito e representação de imagem digital.
- Etapas de um Sistema de processamento digital de imagem.
- Aquisição de imagem médica.
- Amostragem, quantização e resolução.
- Geometria da formação da imagem.
- Histograma.
- Caracterização do ruído e sua eliminação.
- Operações morfológicas.
- Alteração de contraste da imagem.
- Detecção local e global de linhas e de contornos.
- Detecção da região de interesse.
- Extracção de características.

Bibliografia Obrigatória

Gonzalez, R. e Woods, R.; Digital Image Processing
Semmlow, John L.; Biosignal and Biomedical Image Processing – Matlab-Based Applications

Bibliografia Complementar

Rangayan, R.; Biomedical Image Analysis
Ballard, Dana H. and Cristopher, M. Brown; Computer Vision

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

A metodologia pedagógica a usar nesta unidade curricular assenta em duas vertentes: método expositivo e trabalho em ambiente laboratorial. Recorre-se à plataforma de e-learning Moodle para apoio ao ensino, nomeadamente como repositório de informação, fórum e entrega de trabalhos. Avaliação da disciplina consiste na avaliação dos trabalhos laboratoriais usando o software Matlab ou GNU Octave e de um projeto laboratorial.

Software

Matlab ou GNU Octave

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Trabalho laboratorial	100,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	36,00
Frequência das aulas	45,00
Total:	81,00

Obtenção de frequência

Trabalhos de laboratorios e projeto entregues e aprovados.

Fórmula de cálculo da classificação final

A nota final da disciplina é calculada do seguinte modo:

NF= 0,70 * TL + 0,30 * PL

Em que:
NF - Nota Final da UC
TL - Trabalhos laboratoriais (ver nota 1)
PL - Projeto laboratorial (ver nota 2)

(1) A avaliação TL consiste na média das avaliações dos trabalhos laboratoriais. Essa avaliação tem que ter uma classificação igual ou superior a 9,50 valores. Esta componente não é avaliada na época de exames.
(2) A avaliação PL tem que ter uma nota igual ou superior a 9,50 valores.

Sempre que, no processo de avaliação presencial, exista uma situação de fraude (ou suspeita de fraude) é dado cumprimento ao despacho n.º 40/Presidente/2021 (Medidas a adotar em situações associadas a fraude nos processos de avaliação dos cursos lecionados nas escolas do IPS).