Disciplina Curricular

Laboratório Avançado de Processamento de Sinal e Imagem LAPSI

Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica - 3_Plano 2015/16 (Mest.Int)

Contextos

Grupo: 3_Plano 2015/16 (Mest.Int) > 2º Ciclo > Perfil > Perfil em Radiações em Diagnóstico e Terapia > Optativas > 5º Ano > 993_MI em Engenharia Biomédica e Biofísica (4º e 5º Anos)

Período:

Grupo: 3_Plano 2015/16 (Mest.Int) > 2º Ciclo > Perfil > Perfil em Sinais e Imagens Médicas > Optativas > 5º Ano > 993_MI em Engenharia Biomédica e Biofísica (4º e 5º Anos)

Período:

Grupo: 3_Plano 2015/16 (Mest.Int) > 2º Ciclo > Perfil > Perfil em Biofísica Médica e Fisiologia de Sistemas > Optativas > 5º Ano > 993_MI em Engenharia Biomédica e Biofísica (4º e 5º Anos)

Período:

Grupo: 3_Plano 2015/16 (Mest.Int) > 2º Ciclo > Perfil > Perfil em Engenharia Clínica e Instrumentação Médica > Optativas > 5º Ano > 993_MI em Engenharia Biomédica e Biofísica (4º e 5º Anos)

Período:

Grupo: 3_Plano 2015/16 (Mest.Int) > 2º Ciclo > Optativas > 4º Ano > 993_MI em Engenharia Biomédica e Biofísica (4º e 5º Anos) > 2º Semestre

Período:

Peso

3.0 (para cálculo da média)

Objectivos

1. Complementar a formação anterior em processamento de sinal e imagem e suas aplicações à Medicina e Engenharia Biomédica. 2. Introduzir conceitos teóricos avançados de processamento de sinal e imagem relevantes para as aplicações à Medicina e Engenharia Biomédica. 3. Dar aos alunos experiência prática de aplicação computacional de algoritmos a problemas concretos de processamento de sinal e imagem. 4. Envolver os alunos em tarefas relacionadas com projectos de investigação em curso, adequadas para enriquecer a sua formação.

Programa

Processamento de Sinal:- Análise espectral: periodograma, métodos auto-regressivos. Análise em tempo-frequência: Wavelets. Decomposição em modos empíricos e transformada de Hilbert-Huang. Medidas de associação entre séries temporais: coerência, coerência de Wavelets, causalidade de Granger, entropia de transferência. Aplicação a sinais de eletroencefalografia, eletrocardiografia, fMRI. Simulação de sinais neuronais/cerebrais.Processamento de Imagem:- Formatos de imagem médica. Filtragem espacial: desenvolvimentos recentes e aplicação a modalidades concretas (ressonância magnética, medicina nuclear). Reconstrução de imagem em ressonância magnética e medicina nuclear. Análise de textura e de contorno. Co-registo de imagem. "Big data" e uso de bancos de dados públicos.Tópicos transversais: análise de componentes principais e componentes independentes, extração de características e classificação automática (Redes Neuronais Artificiais, Support Vector Machines, Clustering).

Métodos de ensino e avaliação

Métodos de ensino: aulas teóricas intercaladas com sessões práticas, em laboratório de computadores. Será usado o ambiente Matlab e alguns pacotes de software freeware. Métodos de Avaliação: 1)um projeto em grupo a realizar ao longo do semestre, com apresentação oral e relatório escrito. Estes projetos poderão estar integrados em projetos em curso coordenados por docentes ou investigadores próximos do curso. 2) Relatório escrito sobre uma das aulas práticas.

Disciplinas Execução

2019/2020 - 2 Semestre

2018/2019 - 2 Semestre

2017/2018 - 2 Semestre

2016/2017 - 2 Semestre