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Diagnóstico Assistido por Computador

Código: EBE0149     Sigla: DACO

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Engenharia Biomédica

Ocorrência: 2016/2017 - 1S Ícone do Moodle

Ativa? Sim
Página Web: http://moodle.fe.up.pt
Unidade Responsável: Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores
Curso/CE Responsável: Mestrado Integrado em Bioengenharia

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
MEB 2 Plano de estudos oficial 1 - 6 56 162
MIB 34 Plano de estudos oficial 4 - 6 56 162

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
Aurélio Joaquim de Castro Campilho Regente

Docência - Horas

Teórico-Práticas: 3,00
Práticas Laboratoriais: 1,00
Tipo Docente Turmas Horas
Teórico-Práticas Totais 1 3,00
Aurélio Joaquim de Castro Campilho 3,00
Práticas Laboratoriais Totais 2 2,00
Adrian Galdran Cabello 2,00

Língua de trabalho

Português

Objetivos

O diagnóstico assistido por computador pode ser definido como sendo a opinião emitida por um radiologista, que é assistido por um sistema computacional de análise de imagem médica, que emite uma segunda opinião. Esta unidade curricular tem como objectivo dotar os alunos com conhecimentos e capacidades para desenvolver metodologias de realce de imagem, análise e classificação de imagem, úteis em ambientes de diagnóstico assistido por computador.

Resultados de aprendizagem e competências

 

Esta UC pretende contribuir para o desenvolvimento de competências relacionadas com a preparação e realização de apresentações orais, com a realização de análises bibliográficas e a preparação de relatórios sobre temas selecionados, fomentando simultaneamente o trabalho autónomo e em grupo dos estudantes.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Conhecimentos prévios:
Análise de Imagem Biomédica e Processamento de Sinal, Matlab

Programa

 Parte 1: Diagnóstico assistido por computador (DAC): visão geral

  • Organização típica de um sistema DAC
  • Desenvolvimentos em sistemas DAC

 Parte 2: Metodologias

 1.     Conceitos matemáticos relevantes

 ·            Álgebra linear

 ·            Análise estatística

 2.     Introdução ao reconhecimento de padrões (RP)

 ·            Arquitetura RP para DAC

 ·            Recolha de dados e escolha de caraterísticas

 3.     Classificação bayesiana

 ·            Caraterização de classes

 ·            Probabilidades a posteriori e classificador MAP

 ·            O caso normal

 4.     Aprendizagem não paramétrica

 ·            Histograma

 ·            Método de Parzen

 ·            K vizinhos mais próximos

 ·            Funções discriminantes lineares

 ·            Máquinas de suporte vectorial

 5.     Redução de caraterísticas

 ·            Extração

 ·            Seleção

6.     Realce de imagem

 ·            Métodos espaciais

 ·            Métodos em frequência

 7.     Segmentação de imagem em DAC

 ·            Thresholding and clustering

 ·            Análise de textura

 ·            Segmentação de órgãos e deteção de lesões

  8.     Avaliação e interpretação

 Parte 3: Aplicações

 Exemplos de aplicação em Oftalmologia, Imagiologia torácica e Mamografia

 

 

 

 

Bibliografia Obrigatória

Rangaraj M. Rangayyan; Biomedical image analysis. ISBN: 0-8493-9695-6
2. F. Der Heijden, R. Duin, D. Ridder, D. Tax; Classification, Parameter Estimation and State Estimation. An Engineering Approach using Matlab, Wiley, 2004

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Apresentação de metodologias de análise e classificação de imagem. Discussão de tópicos relacionados com diagnóstico assistido por computador.
Grupos de 4 alunos vão apresentar casos de estudo de diagnóstico assistido por computador.

Software

Matlab

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Exame 50,00
Trabalho laboratorial 50,00
Total: 100,00

Obtenção de frequência

Ter uma avaliação positiva durante o semestre

Fórmula de cálculo da classificação final

A classificação final tem 2 componentes: 1. CF - Avaliação durante o semestre (50%): que inclui um “Challenge” em grupo DE 4 ESTUDANTES (ch); e 2 trabalhos sobre reconhecimento de padrões e análise de imagem (PR1+PR2) em grupo de 2 estudantes; 2. EX - Exame (50%): prova escrita com problemas sobre a matéria lecionada. Um estudante para ser aprovado tem que ter classificação em cada uma das componentes superior ou igual a 8,0 valores e classificação final (NF) maior ou igual a 10 valores. As expressões correspondentes são:

CF = 0.2*PR1+0.2*PR2+0.6*CH

NF=0.5*CF+0.5*EX, para EX >= 8.0

NF=EX para EX < 8.0

Provas e trabalhos especiais

Casos de estudo: Implementação de um challenge (grupo de 4 alunos)
Dois Trabalhos Práticos (2 estudantes)

Avaliação especial (TE, DA, ...)

Os estudantes serão submetidos ao mesmo tipo de provas e à mesma regra de obtenção da classificação final dos estudantes em regime normal

Melhoria de classificação

No mesmo ano letivo, os estudantes podem melhorar apenas a componente escrita realizada no exame

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