Recupero di dati ed elaborazione di segnali e immagini per bioinformatica (2020/2021)

Codice insegnamento
4S008228
Crediti
12
Coordinatore
Gloria Menegaz
L'insegnamento è organizzato come segue:
Modulo Crediti Settore disciplinare Periodo Docenti
SEGNALI E IMMAGINI I 6 INF/01-INFORMATICA Vedi pagina del modulo Vedi pagina del modulo
RICONOSCIMENTO E RECUPERO DELL'INFORMAZIONE PER BIOINFORMATICA 6 INF/01-INFORMATICA Vedi pagina del modulo Vedi pagina del modulo

Obiettivi formativi

Il corso intende fornire i concetti fondamentali teorici e applicativi di alcune tecniche di elaborazione e modellazione di dati in ambito biomedicale, legati principalmente all'elaborazione di segnali e immagini e alla Pattern Recognition. Per maggiori informazioni si vedano gli obiettivi specifici dei due moduli.

Programma

Si rimanda ai programmi dei singoli moduli.

Modalità d'esame

Per del superare l'esame lo studente dovrà dimostrare di:
- essere in grado di descrivere i diversi componenti di un sistema di Pattern Recognition in modo preciso, organico e senza divagazioni
- saper analizzare, capire e descrivere un sistema di Pattern Recognition (o una sua parte) relativo ad un problema di tipo biologico.
- essere in grado di analizzare i problemi più comuni relativi all'elaborazione di segnali e immagini biomedici e di risolverli in autonomia applicando le metodologie acquisite ed i principali software disponibili;
- essere in grado di esporre le proprie argomentazioni in modo preciso e organico;
- saper applicare le conoscenze acquisite per risolvere problemi applicativi presentati sotto forma di domande ed esercizi.

L'esame complessivo del corso di RECUPERO DI DATI ED ELABORAZIONE DI SEGNALI E IMMAGINI PER BIOINFORMATICA consiste in:
i) una prova scritta di RICONOSCIMENTO E RECUPERO DELL'INFORMAZIONE PER BIOINFORMATICA contenente domande sugli argomenti trattati nel corso (15 punti)
ii) una prova scritta di ELABORAZIONE DI SEGNALI E IMMAGINI contenente domande a risposta aperta sugli argomenti trattati nel corso. Le domande saranno relative sia alla parte di teoria che di laboratorio con un peso relativo di 2/3 e 1/3 e includeranno un esercizio da svolgere (15 punti). Nel caso la prova dovesse essere svolta in modalità telematica sarebbe in forma orale.

Le due parti dell'esame sono superabili separatamente e il voto complessivo è dato dalla somma delle valutazioni ottenute nelle due parti.
L’esame si ritiene superato se in ognuna delle due parti si totalizza un voto maggiore o uguale a 9. Ogni valutazione rimane valida per l’intero anno accademico in corso.

Testi di riferimento
Autore Titolo Casa editrice Anno ISBN Note
Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods Digital Image Processing (Edizione 4) Prentice Hall College Div 2017 0133356728
B.P. Lathi Signal Processing and Linear Systems Berkeley-Cambridge 1998 0-941413-35-7
Alan C. Bovik The Essential Guide to Image Processing (Edizione 2009) Academic Press 2009 ISBN 9780080922515