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Academic Year/course: 2023/24

633 - Master's Degree in Biomedical Engineering

69719 - Medical image analysis


Syllabus Information

Academic year:
2023/24
Subject:
69719 - Medical image analysis
Faculty / School:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Degree:
633 - Master's Degree in Biomedical Engineering
ECTS:
3.0
Year:
1
Semester:
Second semester
Subject type:
Optional
Module:
---

1. General information

The general objective of the subject is to introduce the student to the discipline of quantitative analysis of medical images. For this purpose, we propose the study of two of the major problems in the analysis of medical images with a great potential for applications, both in the clinical and research fields: image registration or alignment and medical image segmentation. As an application of both problems, the statistical analysis of geometric information, known as computational anatomy, is also addressed.

This subject can be considered to be aligned with some of the Sustainable Development Goals, SDGs, of the Agenda
2030(https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/) as well as certain specific targets: the acquisition of the learning results will contribute to some extent to the achievement of Objective 8.2 of Goal 8 and Objectives 9.5 and 9.c of Goal 9.

2. Learning results

  • To be able to apply methodologies of automatic segmentation of anatomical structures, as well as to select a priori information for such segmentation task.
  • To be able to design and propose a design of the registration procedure (alignment) of medical images in a specific application, such as morphometry analysis, construction of an image atlas, correction of motion artifacts during acquisition, etc. To have solid criteria to choose the type of spatial transformation or the type of regularizer in different applications of medical image registration (alignment).
  • To be able to construct a statistical model of the shape of one or more anatomical structures when provided with a set of instances.
  • To be able to apply statistical techniques, both from group and individual studies, to different types of anatomical features: coordinates of anatomical minutiae, medial representations of organs, parameters of global and nonlinear spatial transformations.

3. Syllabus

  1. Basic concepts of medical imaging. Image modalities. Representation and visualization. Image formats: DICOM, Analyze, NIFTI.
  2. Medical image segmentation and thresholding. Morphological filtering. Segmentation by probabilistic models. ITK-SNAP tool.
  3. Registration of medical images. Rigid and non-rigid register. Deformation models: parametric and non-parametric. FAIR Toolbox. Cerebral perfusion analysis in MRI-DSC images and motion artifact correction.
  4. Statistical analysis of shapes. Shape descriptors. Statistical inference. Multiple comparisons and spatial correlation.

4. Academic activities

The subject has a markedly applied orientation, so that the image analysis techniques studied will be exemplified at all times with specific real cases. Sometimes the same application example will serve to develop different techniques, with an increasing order of complexity.  The subject is designed on the basis of three projects or case studies, which will cover the following domains:

  • Segmentation of medical images of brain tumours in multimodality MRI imaging.
  • Medical image registration: computational anatomy and brain morphometry; correction of motion artifacts in temporal imaging sequences and cerebral perfusion.
  • Statistical analysis of images and geometric shapes for the diagnosis of individuals and for group inference in clinical trials with or without therapy.

The following training activities are proposed:

  • Participative master class (28 hours): presentation by the teacher of the main contents of the subject. The computer will be extensively used in explanations and examples.
  • Practical application or research work. Each student will individually carry out three practical works or projects, one for each block of the subject, which may include an oral defence in front of the teacher, and in some cases, in front of the rest of the classmates.
  • Tutoring. Personalized attention to students in order to review and discuss the materials and topics presented in the theoretical and practical classes.
  • Assessment Set of theoretical-practical written tests and presentation of reports or papers used in the evaluation of the student's progress. Details can be found in the section corresponding to the assessment activities.

5. Assessment system

There are two evaluation procedures to choose from:

  1. Mixed evaluation, which is the recommended procedure, given the practical focus of the subject. It consists of two distinct parts:
  • Projects of the subject (40%): for each of the three projects, all three of which are mandatory, a brief report with the most relevant results and conclusions will be submitted. There may be an oral presentation. These assignments will be carried out continuously throughout the weeks of the subject with previously established and announced deadlines. The evaluation will assess aspects of originality in the proposed solutions, efficiency of the applied methods, presentation of the report and eventual oral presentation. It will be necessary to present the three projects, with a minimum grade of 4 points in each of the projects.
  • Final exam (60%) Written test, graded from 0 to 10 points. This test will be written, and the computer may be eventually used for some of its parts. The student must obtain a minimum total grade of 4 points out of 10 in the final exam. 
  1. Simple evaluation, which will consist of a single global test, to be carried out on the date of each of the two official calls. This global test will consist of a global written test, similar to the final exam previously described, and therefore will have a theoretical/conceptual part, and a practical part related to the tasks/projects carried out during the academic year. The practical part of the global test will be evaluated with the results delivered and potentially an oral defence before the teacher.


Curso Académico: 2023/24

633 - Máster Universitario en Ingeniería Biomédica

69719 - Análisis de imágenes médicas


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
69719 - Análisis de imágenes médicas
Centro académico:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Titulación:
633 - Máster Universitario en Ingeniería Biomédica
Créditos:
3.0
Curso:
1
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
Optativa
Materia:
---

1. Información básica de la asignatura

El objetivo general de la asignatura es introducir al alumno en la disciplina del análisis cuantitativo de las imágenes médicas. Para ello se propone el estudio de dos de los grandes problemas en el análisis de imágenes médicas con un gran potencial de aplicaciones, tanto en el ámbito clínico, como en el ámbito de la investigación: el registro o alineamiento de imágenes y la segmentación de imágenes médicas. Como aplicación de ambos problemas se aborda también el análisis estadístico de información geométrica, conocido como anatomía computacional.

Esta asignatura se puede considerar que se alinea con algunos de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, ODS, de la Agenda
2030 (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/) así como determinadas metas concretas: la adquisición de los resultados de aprendizaje contribuirá en cierta medida al logro de la Meta 8.2 del Objetivo 8 y de las Metas 9.5 y 9.c del Objetivo 9.

2. Resultados de aprendizaje

  • Ser capaz de aplicar metodologías de segmentación automática de estructuras anatómicas, así como seleccionar información a priori para dicha tarea de segmentación.
  • Ser capaz de diseñar y proponer un diseño del procedimiento de registro (alineamiento) de imágenes médicas en una aplicación concreta, tales como, análisis de morfometría, construcción de un atlas de imágenes, corrección de artefactos de movimiento durante la adquisición, etc. Disponer de criterios sólidos para escoger el tipo de transformación espacial o el tipo de regularizador en diferentes aplicaciones del registro (alineamiento) de imágenes médicas
  • Ser capaz de construir un modelo estadístico de la forma de una o varias estructuras anatómicas cuando se le proporciona un conjunto de instancias.
  • Ser capaz de aplicar técnicas estadísticas, tanto de estudios de grupos como a nivel individual, a diferentes tipos de características anatómicas: coordenadas de puntos anatómicos característicos, representaciones mediales de órganos, parámetros de transformaciones espaciales tanto globales como no lineales.

3. Programa de la asignatura

  1. Conceptos básicos de imágenes médicas. Modalidades de imagen. Representación y visualización. Formatos de imagen: DICOM, Analyze, NIFTI.
  2. Segmentación de imágenes médicas.  Umbralización. Filtrado morfológico. Segmentación por modelos probabilísticos. Herramienta ITK-SNAP.
  3. Registro de imágenes médicas. Registro rígido y no rígido. Modelos de deformación: paramétricos y no paramétricos. Toolbox FAIR. Análisis de perfusión cerebral en imágenes de MRI-DSC y corrección de artefactos de movimiento.
  4. Análisis estadístico de formas Descriptores de forma. Inferencia estadística. Comparaciones múltiples y correlación espacial.

4. Actividades académicas

La asignatura tiene una orientación marcadamente aplicada, de modo que las técnicas de análisis de imagen  estudiadas se ejemplificarán en todo momento con casos reales concretos. En ocasiones un mismo ejemplo de aplicación servirá para desarrollar distintas técnicas, con un orden de complejidad creciente.  Se puede decir que es una asignatura diseñada a partir de tres proyectos o casos prácticos, que cubrirán los siguientes dominios:

  • Segmentación de imágenes médicas de tumores cerebrales en imagen de MRI multimodal
  • Registro de imágenes médicas: Anatomía computacional y morfometría cerebral; corrección de artefactos de movimiento en secuencias temporales de imagen y perfusión cerebral
  • Análisis estadístico de imágenes y formas geométricas para el diagnóstico de individuos y para la inferencia de grupos en ensayos clínicos con o sin terapia.

Se proponen las siguientes actividades formativas:

  • Clase magistral participativa (28 horas).Exposición por parte del profesor de los principales contenidos de la asignatura. Se hará uso extensivo del ordenador en las explicaciones y ejemplos.
  • Realización de trabajos prácticos de aplicación o investigación. Cada alumno realizará de forma individual tres trabajos prácticos o proyectos, uno por cada bloque de la asignatura, que podrán incluir una defensa oral delante del profesor, y en algún caso, delante del resto de compañeros.
  • Tutoría. Horario de atención personalizada al alumno con el objetivo de revisar y discutir los materiales y temas presentados en las clases tanto teóricas como prácticas.
  • Evaluación. Conjunto de pruebas escritas teórico-prácticas y presentación de informes o trabajos utilizados en la evaluación del progreso del estudiante. El detalle se encuentra en la sección correspondiente a las actividades de evaluación

5. Sistema de evaluación

Se podrá optar entre dos procedimientos de evaluación:

a) Evaluación mixta, que es el procedimiento que se recomienda, dadas el enfoque práctico de la asignatura. Consta de dos partes diferenciadas:

  • Proyectos de la asignatura (40%): para cada uno de los tres proyectos, que son obligatorios los 3, se entregará una breve memoria con los resultados y conclusiones más relevantes y podrán tener una exposición oral. Estos trabajos se realizarán de forma continua a lo largo de las semanas del curso con fechas de entrega previamente establecidas y anunciadas. La evaluación valorará aspectos de originalidad en las soluciones propuestas, eficiencia de los métodos aplicados, presentación de la memoria y eventual presentación oral. Será necesaria presentar los tres proyectos, con una nota mínima de 4 puntos en cada uno de los proyectos.
  • Examen final (60%) Prueba escrita, con puntuación de 0 a 10 puntos. Esta prueba será escrita, y eventualmente se podrá utilizar el ordenador para alguna de sus partes.  El alumno ha de obtener una puntuación mínima total de 4 puntos sobre 10 en el examen final. 

b) Evaluación simple, que consistirá en una única prueba global, a realizar en la fecha de cada una de las dos convocatorias oficiales. Dicha prueba global constará de una prueba global escrita, similar al examen final descrito previamente, y por tanto tendrá una parte teórico/conceptual, y otra parte práctica  relacionada con las tareas/proyectos realizados durante el curso. La parte práctica de la prueba global se evaluará con los resultados entregados y  potencialmente una defensa oral ante el profesor.