Guía docente de Aplicaciones Multidisciplinares del Procesado de Señal (M92/56/2/16)

Curso 2023/2024
Fecha de aprobación por la Comisión Académica 27/06/2023

Máster

Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación

Módulo

Optatividad

Rama

Ingeniería y Arquitectura

Centro Responsable del título

International School for Postgraduate Studies

Semestre

Primero

Créditos

4.5

Tipo

Optativa

Tipo de enseñanza

Presencial

Profesorado

  • María Del Carmen Benítez Ortúzar
  • Juan Manuel Górriz Sáez
  • Javier Ramírez Pérez De Inestrosa
  • Victoria Eugenia Sánchez Calle

Tutorías

María Del Carmen Benítez Ortúzar

Email
No hay tutorías asignadas para el curso académico.

Juan Manuel Górriz Sáez

Email
Anual
  • Miércoles 17:00 a 20:00 (Despacho 3, Fac. Ciencias)
  • Miércoles 8:30 a 11:30 (Despacho 3, Fac. Ciencias)

Javier Ramírez Pérez De Inestrosa

Email
Tutorías anual
  • Jueves 9:00 a 12:00 (Desp. 2.11 Etsiit)
  • Viernes 9:00 a 12:00 (Desp. 2.11 Etsiit)

Victoria Eugenia Sánchez Calle

Email
  • Tutorías 1º semestre
    • Miércoles 18:00 a 21:00 (Desp. 1, Físicas Ciencias)
    • Viernes 9:30 a 12:30 (Desp. 1, Físicas Ciencias)
  • Tutorías 2º semestre
    • Miércoles 9:30 a 12:30 (Desp. 1, Físicas Ciencias)
    • Miércoles 18:00 a 21:00 (Desp. 1, Físicas Ciencias)

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)

Aplicaciones a Señales Multimedia. Biometría. Ingeniería y música. Bioingeniería, Otras aplicaciones emergentes.

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

Ninguno.

Competencias

Competencias Básicas

  • CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

  1. Implementar algunas de las aplicaciones más actuales e innovadoras del procesado de señal.
  2. Saber aplicar los conocimientos previamente adquiridos en otras asignaturas del máster para estas aplicaciones.

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

Tema 1. Modelado sparse de señales.

1.1 Introducción 
1.2 Codificación sparse 
1.3 Selección y diseño de diccionarios

Tema 2. Aplicaciones del modelado sparse. 

2.1 Audio y música:codificación y separación de fuentes 
2.2 Voz: Identificación y verificación de locutores 
2.2 Imágenes: restauración y superresolución 
2.3 Biología:análisis de imágenes de microarrays

Tema 3. Modalidades de imagen médica. Artefactos y análisis.

3.1 Rayos X

3.2 Resonancia magnética

3.3 Ultrasonidos

3.4 Medicina nuclear

Tema 4. Preprocesamiento de imágenes médicas

4.1 Reconstrucción tomográfica

4.2 Corrección de artefactos

4.3 Realce

4.4 Registro y normalización

4.5 Segmentación

4.6 Fusión

Tema 5. Análisis y clasificación de patrones para diagnóstico.

5.1 Extracción de características y clasificación

5.2 Aplicaciones: sistemas de ayuda al diagnóstico

Tema 6. Procesado de señales Geofísicas.

6.1 Introducción 

6.2 Adquisición de los datos 

6.3 Señales sísmicas de origen volcánico. 

6.4 Aplicación: Predicción de erupciones.

 

Seminarios/Talleres:

  • Implementación de una aplicación del modelado sparse.
  • Realización de ejercicios prácticos sobre tratamiento de imágenes médicas.
  • Realización de ejercicios prácticos sobre tratamiento de señales geofísicas.

Práctico

Práctica 1. Detección de regiones que codifican proteínas en la cadena de ADN mediante técnicas de procesado digital de señal.

Práctica 2. Procesado de imagen médica para clasificación y diagnóstico. 

  • Reconstrucción tomográfica de imagen SPECT mediante retroproyección filtrada.
  • Segmentación basada en clustering y clasificación supervisada de imagen MRI en ADNI

Bibliografía

Bibliografía fundamental

  • M. Elad, "Sparse and Redundant Representations. From Theory to Applications in Signal and Image Processing", Springer 2010
  • I. Rish, G. Grabarnik, "Sparse Modeling: Theory, Algorithms, and Applications", CRC Press, 2014
  • J. L. Starck, F. Murtagh, J.M. Fadili "Sparse Image and Signal Processing: Wavelets, Curvelets, Morphological Diversity", Cambridge University Press, 2010
  • Klaus D. Toennies. “Guide to Medical Image Analysis. Methods and Algorithms”, 2012. Springer.  
  • R. M. Rangayyan. “Biomedical image Analysis”, 2005. CRC Press.                                               
  • G. L. Zeng. “Medical image reconstruction. A conceptual tutorial”, 2010. Springer.                   
  • J. V. Hajnal, D. L. G. Hill, D. J. Hawkes. “Medical image registration”, 2001. CRC PressLLC.           
  • Miles Wernick, John Aarsvold. “Emission Tomography” Elsevier. 1st Edition The Fundamentals of PET and SPECT. Print ISBN 9780127444826 Electronic ISBN 9780080521879.
  • Frackowiak R, Friston K, Frith C, Dolan R, Price C, Zeki S, Ashburner J, Penny W (eds) Human brain function, 2nd edn. Academic, San Diego.
  • Sergios Theodoridis, Aggelos Pikrakis, Konstantinos Koutroumbas, Dionisis Cavouras Introduction to Pattern Recognition: A Matlab Approach, 1st Edition. Elsevier.
  • E. A. Robinson,R. S. Treitel.”Geophysical signal analysis”. Society of Exploration Geophysicists, 2000 
  • V.C. Chen, M. Martorella. “Inverse Synthetic Aperture Radar Imaging: Principles, Algorithms, and Applications”, IET, 2014 
  • J.A. Richardas. “Remote sensing with imaging Radar”, Springer,2009

Bibliografía complementaria

  • R. M. Patel, R. Chellappa, “Sparse Representations and Compressive Sensing for Imaging and Vision”, Springer, 2013
  • M. Genussov, “Transcription and classification of music: using sparse representations and geometric methods”, LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011
  • I. N. Bankman. “Handbook of medical imaging”, 2000. Academic Press.
  • J. L. Semmlow. “Biosignal and biomedical image processing. Matlab-based applications”, 2004. Marcel Dekker, Inc.
  • G. Dougherty. “Digital image processing for medical applications”, 2009. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-86085-7
  • J. Jan. “Medical image processing, reconstruction and restoration. Concepts and methods”, 2006. Taylor & Francis Group, LLC. ISBN 0-8247-5849-8
  • J Ramírez, JM Górriz, A Ortiz, JH Cole, M Dyrba Deep Learning in Aging Neuroscience Frontiers in Neuroinformatics 14, 573974
  • W Weiner, Michael; M. Górriz, Juan; Ramírez, Javier; Castiglioni, Isabella Statistical Signal Processing in the Analysis, Characterization and Detection of Alzheimer's Disease. Current Alzheimer Research, Volume 13, Number 5, 2016, pp. 466-468(3)

Enlaces recomendados

Metodología docente

Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final.)

Evaluación Ordinaria

El artículo 17 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que la convocatoria ordinaria estará basada preferentemente en la evaluación continua del estudiante, excepto para quienes se les haya reconocido el derecho a la evaluación única final.

  • Para la evaluación de la parte teórica se realizará un examen tipo test sobre los contenidos teóricos de la asignatura y además se evaluarán actividades complementarias (trabajos, ejercicios, exposiciones, etc) propuestas por el profesor. La ponderación del examen será del 10% y la del resto de actividades del 40%.
  • Para la evaluación de las actividades de prácticas de laboratorio se valorarán las memorias de prácticas entregadas por los alumnos y se realizará una entrevista personal después de la realización de cada práctica, constituyendo esta parte un 30% de la nota.
  • Para la evaluación de las actividades de seminarios se valorarán las actividades y las exposiciones realizadas por los alumnos, constituyendo esta parte un 20% de la nota.
  • La calificación global corresponderá a la puntuación ponderada de los diferentes aspectos y actividades que integran el sistema de evaluación. Para la superación de la materia, la calificación global deberá ser igual o superior a 5 puntos sobre 10.

 

Régimen de asistencia: La asistencia a las clases teóricas no es obligatoria, requiriéndose en cambio la asistencia a al menos el 70% de las sesiones programadas tanto de seminarios como de prácticas. En caso de incumplimiento se calificará con 0 puntos la parte correspondiente.

Evaluación Extraordinaria

El artículo 19 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que los estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. A ella podrán concurrir todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. De esta forma, el estudiante que no haya realizado la evaluación continua tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación mediante la realización de una prueba y/o trabajo.

  • La evaluación de la parte teórica consistirá en la realización de un examen escrito tipo test que constituirá el 50% de la nota final.
  • La evaluación de la parte práctica requerirá la realización de un examen de prácticas y/o se propondrá la entrega de actividades para la evaluación de la parte práctica y seminarios, constituyendo esta parte un 50% de la nota final.

Evaluación única final

El artículo 8 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que podrán acogerse a la evaluación única final, el estudiante que no pueda cumplir con el método de evaluación continua por causas justificadas.

Para acogerse a la evaluación única final, el estudiante, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o en las dos semanas siguientes a su matriculación si ésta se ha producido con posterioridad al inicio de las clases, lo solicitará, a través del procedimiento electrónico, a la Coordinación del Máster, quien dará traslado al profesorado correspondiente, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua.

 

  • La evaluación de la parte teórica consistirá en la realización de un examen escrito tipo test que constituirá el 50% de la nota final.
  • La evaluación de la parte práctica requerirá la realización de un examen de prácticas y/o se propondrá la entrega de actividades para la evaluación de la parte práctica y seminarios, constituyendo esta parte un 50% de la nota final.

Información adicional