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Imagem Biomédica

Código 12886
Ano 1
Semestre S2
Créditos ECTS 6
Carga Horária PL(30H)/T(30H)
Área Científica Bioengenharia
Tipo de ensino Presencial
Estágios Não aplicável
Objectivos de Aprendizagem O processamento digital de dados de imagens médicas permite a extração de medidas quantitativas e geração de visualização complexa, que podem ser utilizados para a monitorização de progressão de doença, diagnóstico, planeamento pré-operatório e intra-orientação e acompanhamento.

O objetivo do curso é mostrar como é que as ciências da computação podem ser usadas para modelar, analisar e processar dados médicos de forma a melhorar e/ou facilitar os diagnósticos.

Este curso cobre uma parte dos princípios e algoritmos usados no processamento avançado de imagens, e as principais técnicas de análise de imagem, ambos aplicados à imagem médica.

No final desta UC o estudante deverá ser capaz de criar um sistema de ajuda ao diagnóstico (SAD) que use os métodos que mais se apropriem ao tipo de imagens médicas pretendidas. O estudante deverá ser também capaz de propor adaptações aos métodos existentes ou até propor novos métodos mais adaptados ao tipo imagens que pretende tratar.
Conteúdos programáticos Sistemas de processamento e análise de imagem médica.
Filtragem. Diferentes abordagens. Vantagens/desvantagens das diferentes abordagens quando aplicadas aos diferentes tipos de imagens.
Segmentação. Diferentes abordagens. Vantagens/desvantagens das diferentes abordagens quando aplicadas aos diferentes tipos de imagens.
Caraterização de imagens médicas.
Classificação de imagens médicas.
Bibliografia principal Handbook of Medical Imaging: Medical Image Proc. and An., ed. M. Sonka J. Fitzpatrick
Handbook of medical imaging: processing and analysis (biom. eng.). Bankman, I. Ac. Press, 2000
L.Hea, et al. A comparative study of deformable contour methods on medical image segmentation. Image. Vis. Comp. 26(2): 141-163, 2008
Volumetric Image Analysis. G. Lohmann, Wiley
P. Lenkiewicz, M. Pereira, et al. "The Whole Mesh Deformation Model for 2D and 3D Image Segmentation". Proceedings of 2009 16th IEEEICIP 2009
T. Heimann *, H-P Meinzer, Statistical shape models for 3D medical image segmentation: A review, Medical Image Analysis 13:543–563, 2009
F. Soares, M.Pereira et al. "Self-similarity Classification of Breast Tumour Lesions on Dynamic Contrast-enhanced Magnetic Resonance Images", Spr Int. Jrn of Comp. Ass. Rad. Surg., 5(1), 2011
Língua Português
Data da última atualização: 2017-01-19
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