Análise de Imagem Biomédica

Código:

L.BIO026

Sigla:

AIBI

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Engenharia Biomédica

Ocorrência: 2023/2024 - 2S

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

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
L.BIO	43	Plano Oficial do ano letivo	3	-	6	52	162

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

Esta é uma UC de introdução aos temas do Processamento e Análise de Imagem, onde serão apresentados conceitos e métodos fundamentais destas áreas.

Os objetivos da aprendizagem são essencialmente o desenvolvimento de conhecimentos e capacidades em:
. conceitos e metodologias do processamento digital de imagem;
. princípios, conceitos e métodos da física e tecnologias de imagem usados em Biologia e em Medicina (BM).

Resultados de aprendizagem e competências

O estudante que conclua com sucesso esta UC deve:
- compreender e ser capaz de explicar os conceitos da processamento e análise de imagem e os seus algoritmos fundamentais;
- conhecer e ser capaz de selecionar e aplicar esses algoritmos em situações práticas;
- ter adquirido conhecimentos que lhe permitam usar uma biblioteca que implemente alguns dos algoritmos estudados;
- ser capaz de analisar e compreender artigos científicos selecionados nas áreas do processamento e análise de imagem.
- ser capaz de desenvolver sistemas simples de análise de imagem, de acordo com as especificações definidas aplicando as ferramentas tecnológicas mais apropriadas.

Modo de trabalho

Presencial

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

Conhecimentos de MatLab.

Programa

1. Introdução: O ciclo da Ánalise de Imagem/Visão por Computador.  Aplicações.

2. Imagens Digitais: Introdução. Aquisição e formação de imagens digitais.Imagens  monocromáticas e policromáticas. Breves considerações sobre topologia digital.

3. Realce de imagem: Transformações de intensidade básicas. Realce de imagem usando operadores locais lineares e não lineares.

4. Segmentação de Imagem: Introdução. Segmentação baseada em características. Segmentação baseada em imagem (regiões e contornos).

5. Deteção de características: Introdução. Deteção de orlas. Deteção de curva. Deteção de cantos. Deteção de regiões salientes. "Matching" de características e de regiões.

6. Análise quantitativa. Introdução. Etiquetagem de regiões. Medição de características morfológicas, dimensionais e topológicas.

7. Introdução ao reconhecimento de imagem.

Bibliografia Obrigatória

Gonzalez, Rafael C; Digital image processing using Matlab. ISBN: 0-13-008519-7
Gonzalez, Rafael C; Digital image processing. ISBN: 0-201-50803-6

Bibliografia Complementar

Milan Sonka; Image processing, analysis and machine vision. ISBN: 978-0-495-24428-7

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Aulas teórico-práticas (TP) de carácter expositivo, complementadas pela apresentação de exemplos ilustrativos.

Aulas Práticas (PL)  em laboratório de computadores. Realização pelos estudantes de problemas de aplicação dos conceitos e métodos apresentados nas aulas teórico-práticas.

Software

MatLab

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	60,00
Trabalho prático ou de projeto	40,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	62,00
Frequência das aulas	52,00
Elaboração de projeto	40,00
Apresentação/discussão de um trabalho científico	2,00
Trabalho escrito	6,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

Condições de Frequência:

1. Não ultrapassar o número legal de faltas nas aulas teórico-práticas e laboratoriais (condição necessária);
2. Realizar um trabalho em grupo (projeto) em tema a definir; o trabalho deverá ser apresentado pelos membros do grupo numa sessão a realizar nas aulas teórico-práticas.

Fórmula de cálculo da classificação final

A classificação de frequência (CF) de cada estudante é classificação obtida no trabalho de grupo.

A nota final (NF) é calculada por NF=0.6*Ex+0.4*F sendo, Ex a classificação do exame e F=min(CF, Ex+4).

Provas e trabalhos especiais

 1. Projeto realizado em grupo em tema a definir;

2.  Exame sobre toda a matéria.

Avaliação especial (TE, DA, ...)

A mesma avaliação estabelecida para os alunos em regime normal.

Melhoria de classificação

A melhoria de classificação obtida no exame da 1ª época é realizada no exame de recurso, que incide sobre toda a matéria leccionada. A classificação de frequência também será considerada na época de melhoria de classificação.

A classificação de frequência só pode ser melhorada por frequência no ano letivo seguinte.