Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Calendario accademico
Il calendario accademico riporta le scadenze, gli adempimenti e i periodi rilevanti per la componente studentesca, personale docente e personale dell'Università. Sono inoltre indicate le festività e le chiusure ufficiali dell'Ateneo.
L’anno accademico inizia il 1° ottobre e termina il 30 settembre dell'anno successivo.
Calendario didattico
Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.
| Periodo | Dal | Al |
|---|---|---|
| Primo semestre | 4-ott-2021 | 28-gen-2022 |
| Secondo semestre | 7-mar-2022 | 10-giu-2022 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sessione invernale d'esame | 31-gen-2022 | 4-mar-2022 |
| Sessione estiva d'esame | 13-giu-2022 | 29-lug-2022 |
| Sessione autunnale d'esame | 1-set-2022 | 30-set-2022 |
| Periodo | Dal | Al |
|---|---|---|
| Festa di Tutti i Santi | 1-nov-2021 | 1-nov-2021 |
| Festa dell'Immacolata Concezione | 8-dic-2021 | 8-dic-2021 |
| Festività natalizie | 24-dic-2021 | 2-gen-2022 |
| Festa dell'Epifania | 6-gen-2022 | 7-gen-2022 |
| Festività pasquali | 15-apr-2022 | 19-apr-2022 |
| Festa della Liberazione | 25-apr-2022 | 25-apr-2022 |
| Festa di San Zeno - S. Patrono di Verona | 21-mag-2022 | 21-mag-2022 |
| Festa della Repubblica | 2-giu-2022 | 2-giu-2022 |
| Chiusura estiva | 15-ago-2022 | 20-ago-2022 |
Calendario esami
Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Segreteria Corsi di Studio Scienze e Ingegneria.
Per consultazione e iscrizione agli appelli d'esame visita il sistema ESSE3.
Per problemi inerenti allo smarrimento della password di accesso ai servizi on-line si prega di rivolgersi al supporto informatico della Scuola o al servizio recupero credenziali
Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami
Docenti
elena.antelmi@univr.it
anna.barbieri@univr.it
giovanni.benfari@univr.it; ------ masterecocardio@ateneo.univr.it
maurizio.boscaini@univr.it
mila.dallapreda@univr.it
+39 059 2056360-5348
michele.ginesi@univr.it
giovannigerardo.muscolo@univr.it
giandomenico.nollo@unitn.it
0461 283902
andrea.roberti@univr.it
matteo.saveriano@unitn.it
claudio.tomazzoli@univr.it
federico.tramarin@univr.it
ihsen.yengui@univr.it
franco.zivcovich@univr.it
simone.zuccher@univr.it
Piano Didattico
Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
2° Anno Attivato nell'A.A. 2022/2023
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
3° Anno Attivato nell'A.A. 2023/2024
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
1 insegnamento a scelta| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
1 insegnamento a scelta| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
Altre attività formative: lo studente può scegliere tra le 2 seguenti opzioni: a) 2 CFU di seminari al 2 anno e 7 CFU di tirocinio al 3 anno oppure b) 9 CFU di tirocinio al 3 anno.Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Analisi e modellazione di sistemi biologici (2023/2024)
Codice insegnamento
4S009891
Crediti
6
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
ING-INF/06 - BIOINGEGNERIA ELETTRONICA E INFORMATICA
Corsi Singoli
Autorizzato
L'insegnamento è organizzato come segue:
Modulo A - teoria
Crediti
2
Periodo
I semestre
Docenti
Silvia Francesca Storti
Modulo A - laboratorio
Crediti
1
Periodo
I semestre
Docenti
Silvia Francesca Storti
Modulo B
Obiettivi di apprendimento
Gli obiettivi formativi del corso affronteranno l'applicazione dei concetti di fisica e di modellazione matematica al contesto dei sistemi biologici.
Prerequisiti e nozioni di base
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Programma
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Modulo A - Teoria
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Teoria: (1) Principali segnali biomedici. Origine, caratteristiche ed acquisizione dei principali segnali bioelettrici (segnale elettroencefalografico - EEG, megnetoencefalografico – MEG, elettrocardiografico - ECG, elettromiografico – EMG, segnali spontanei ed indotti, potenziali evocati - EP, potenziali evento-relati - ERP). (2) Tecniche di analisi nel dominio del tempo e in frequenza. Fondamenti dell'elaborazione digitale dei biosegnali e caratterizzazione nel dominio del tempo. Metodi di filtraggio digitale, campionamento, conversione A/D. Metodi classici per l’analisi in frequenza; bande in frequenza e spettro di potenza, periodogramma; risoluzione tempo/frequenza; bispettri e coerenza; estrazione delle caratteristiche. Metodi di analisi di sorgente per segnali cerebrali (problema diretto e inverso per il segnale EEG e MEG). Applicazioni a segnali in silico e reali. (3) Analisi statistica di dati biomedici. Richiami a concetti di base di statistica descrittiva ed inferenziale.
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Modulo A - Laboratorio
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Il corso prevede una serie di laboratori in aula informatica con esercitazioni principalmente in ambiente MATLAB finalizzate alla familiarizzazione con i principali metodi per l’analisi di segnali biomedici. I laboratori completano le lezioni consolidando l'apprendimento e sviluppando capacità pratiche di problem-solving nel contesto della bioingegneria.
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Modulo B
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Introduzione alla biofisica delle cellule nervose. Il circuito equivalente della membrana cellulare. Modellizzazione matematica del potenziale di membrana attraverso equazioni differenziali ordinarie del modello a singolo compartimento. Le equazioni di Hodgkin e Huxley per la simulazione numerica del potenziale d’azione. I modello multi-compartimentali e i modelli sinaptici. Introduzione alla simulazione numerica dell’attività del neurone e delle reti. Introduzione alle tecnologie informatiche (Py-Neuron, Nest Simulator) che consentono le simulazioni di circuiti neuronali e di regioni cerebrali estese con risoluzione di singola cellula.
Bibliografia
Modalità didattiche
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Modulo A
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Modalità di erogazione della didattica. Lezioni frontali alla lavagna e con ausilio di diapositive a supporto, esercitazioni e progetto in laboratorio. L’approccio del corso è di tipo “hands on” dove gli studenti avranno modo di sperimentare la progettazione e l’identificazione delle metodologie di analisi più adatte per la soluzione a problemi reali di interesse medico-clinico. Il materiale didattico sarà reso disponibile agli studenti iscritti al corso sulla piattaforma Moodle. Tale materiale comprende le presentazioni delle lezioni in formato PDF e il materiale relativo alle attività di laboratorio. Per approfondimenti ed integrazioni si consiglia di consultare i testi di riferimento.
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Modulo B
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L’insegnamento viene erogato mediante lezioni in streaming. Le lezioni forniranno esempi applicativi di programmazione in ambiente python.
Sulla pagina del Portale MOODLE saranno disponibili (nel rispetto dei diritti d’autore) le slides utilizzate dal docente nel corso delle lezioni.
Modalità di verifica dell'apprendimento
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Modulo A
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L’esame prevede un colloquio sui temi trattati preceduto da una breve discussione del progetto assegnato ai gruppi in laboratorio.
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Modulo B
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La valutazione dell'apprendimento dei contenuti è effettuata tramite esame orale preceduto da una discussione sull'attività pratica relativa alla modellizzazione dell'attività neuronale.
Criteri di valutazione
Per superare l'esame lo studente dovrà dimostrare di: - aver compreso i concetti teorici e pratici degli argomenti trattati; - saper risolvere problemi connessi all’elaborazione di segnali e dati biomedici applicando le conoscenze acquisite; - conoscere l’ambiente Matlab nel contesto dell’elaborazione dei segnali e dati biomedici; - essere in grado di utilizzare le conoscenze acquisite durante il corso per applicazioni relative alla modellizzazione dell'attività neuronale.
Criteri di composizione del voto finale
Il voto finale sarà dato da una media dei voti dei due moduli.
Lingua dell'esame
Italiano
Sustainable Development Goals - SDGs
Questa iniziativa contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.Maggiori informazioni su www.univr.it/sostenibilita
Tipologia di Attività formativa D e F
Le attività formative di tipologia D sono a scelta dello studente, quelle di tipologia F sono ulteriori conoscenze utili all’inserimento nel mondo del lavoro (tirocini, competenze trasversali, project works, ecc.). In base al Regolamento Didattico del Corso, alcune attività possono essere scelte e inserite autonomamente a libretto, altre devono essere approvate da apposita commissione per verificarne la coerenza con il piano di studio. Le attività formative di tipologia D o F possono essere ricoperte dalle seguenti attività.
1. Insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona
Comprendono gli insegnamenti sotto riportati e/o nel Catalogo degli insegnamenti (che può essere filtrato anche per lingua di erogazione tramite la Ricerca avanzata).
Modalità di inserimento a libretto: se l'insegnamento è compreso tra quelli sottoelencati, lo studente può inserirlo autonomamente durante il periodo in cui il piano di studi è aperto; in caso contrario, lo studente deve fare richiesta alla Segreteria, inviando a carriere.scienze@ateneo.univr.it il modulo nel periodo indicato.
2. Attestato o equipollenza linguistica CLA
Oltre a quelle richieste dal piano di studi, per gli immatricolati A.A. 2021/2022 e A.A. 2022/2023 vengono riconosciute:
- Lingua inglese: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza superiore a quello richiesto dal corso di studio (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
- Altre lingue e italiano per stranieri: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza a partire da A2 (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
Tali cfu saranno riconosciuti, fino ad un massimo di 3 cfu complessivi, di tipologia D. Solo nel caso in cui la data di acquisizione della certificazione sia precedente al 27/10/2023 (data della delibera del Collegio didattico di Ingegneria dell'Informazione) potranno essere riconosciuti un massimo di 6 CFU, come precedentemente previsto. Ulteriori crediti a scelta per conoscenze linguistiche potranno essere riconosciuti solo se coerenti con il progetto formativo dello studente e se adeguatamente motivati.
Per gli immatricolati A.A. 2023/2024 i crediti per certificazioni linguistiche ulteriori a quelle previste dal piano didattico vengono riconosciuti come crediti sovrannumerari taf D.
Modalità di inserimento a libretto: richiedere l’attestato o l'equipollenza al CLA e inviarlo alla Segreteria Studenti - Carriere per l’inserimento dell’esame in carriera, tramite mail: carriere.scienze@ateneo.univr.it
3. Competenze trasversali
Scopri i percorsi formativi promossi dal TALC - Teaching and learning center dell'Ateneo, destinati agli studenti regolarmente iscritti all'anno accademico di erogazione del corso https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali
Modalità di inserimento a libretto: non è previsto l'inserimento dell'insegnamento nel piano di studi. Solo in seguito all'ottenimento dell'Open Badge verranno automaticamente convalidati i CFU a libretto. La registrazione dei CFU in carriera non è istantanea, ma ci saranno da attendere dei tempi tecnici.
4. Periodo di stage/tirocinio
Oltre ai CFU previsti dal piano di studi (verificare attentamente quanto indicato sul Regolamento Didattico): qui il VADEMECUM DELLE ATTIVITÀ DI TIROCINIO (indirizzo email della Commissione tirocini: tirocini-ismp@ateneo.univr.it ); qui la relativa pagina informativa (con link a moodle); qui informazioni su come attivarlo.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° | Conoscenze per l'accesso: matematica | D |
Franco Zivcovich
|
Prospettive
Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio
Per la comunità studentesca
Se sei già iscritta/o a un corso di studio, puoi consultare tutti gli avvisi relativi al tuo corso di studi nella tua area riservata MyUnivr.
In questo portale potrai visualizzare informazioni, risorse e servizi utili che riguardano la tua carriera universitaria (libretto online, gestione della carriera Esse3, corsi e-learning, email istituzionale, modulistica di segreteria, procedure amministrative, ecc.).
Entra in MyUnivr con le tue credenziali GIA: solo così potrai ricevere notifica di tutti gli avvisi dei tuoi docenti e della tua segreteria via mail e anche tramite l'app Univr.
Modalità e sedi di frequenza
La natura interateneo del corso di studi è data dalla cooperazione dei tre Atenei nella messa a disposizione dei docenti. L'erogazione didattica avviene pertanto nella sede amministrativa e didattica di Verona e non negli Atenei partner. Non è quindi possibile frequentare questo corso di laurea triennale nell'Ateneo di Trento o di Modena-Reggio Emilia; tuttavia, è possibile usufruire degli spazi studio degli Atenei partner, grazie all'accordo che intercorre.
Come riportato nel Regolamento Didattico, la frequenza al corso di studio non è obbligatoria.
È consentita l'iscrizione a tempo parziale. Per saperne di più consulta la pagina Possibilità di iscrizione Part time.
Le attività didattiche del corso di studi si svolgono negli spazi dell’area di Scienze e Ingegneria che è composta dagli edifici di Ca’ Vignal 1, Ca’ Vignal 2, Ca’ Vignal 3 e Piramide, siti nel polo di Borgo Roma.
Le lezioni frontali si tengono nelle aule di Ca’ Vignal 1, Ca’ Vignal 2, Ca’ Vignal 3 mentre le esercitazioni pratiche nei laboratori didattici dedicati alle varie attività.
Caratteristiche dei laboratori didattici a disposizione degli studenti
- Laboratorio Alfa
- 50 PC disposti in 13 file di tavoli
- 1 PC per docente collegato a un videoproiettore 8K Ultra Alta Definizione per le esercitazioni
- Configurazione PC: Intel Core i3-7100, 8GB RAM, 250GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 22.04
- Tutti i PC sono accessibili da persone in sedia a rotelle
- Laboratorio Delta
- 120 PC in 15 file di tavoli
- 1 PC per docente collegato a due videoproiettori 4K per le esercitazioni
- Configurazione PC: Intel Core i3-7100, 8GB RAM, 250GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 22.04
- Un PC è su un tavolo ad altezza variabile per garantire un accesso semplificato a persone in sedia a rotelle
- Laboratorio Gamma (Cyberfisico)
- 19 PC in 3 file di tavoli
- 1 PC per docente con videoproiettore 4K
- Configurazione PC: Intel Core i7-13700, 16GB RAM, 512GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 22.04
- Laboratorio VirtualLab
- Accessibile via web: https://virtualab.univr.it
- Emula i PC dei laboratori Alfa/Delta/Gamma
- Usabile dalla rete universitaria o tramite VPN dall'esterno
- Permette agli studenti di lavorare da remoto (es. biblioteca, casa) con le stesse funzionalità dei PC di laboratorio
Caratteristiche comuni:
- Tutti i PC hanno la stessa suite di programmi usati negli insegnamenti di laboratorio
- Ogni studente ha uno spazio disco personale di XXX GB, accessibile da qualsiasi PC
- Gli studenti quindi possono usare qualsiasi PC in qualsiasi laboratorio senza limitazioni ritrovando sempre i documenti salvati precedentemente
Questa organizzazione dei laboratori offre flessibilità e continuità nel lavoro degli studenti, consentendo l'accesso ai propri documenti e all'ambiente di lavoro da qualsiasi postazione o da remoto.
Gestione carriere
Area riservata studenti
Erasmus+ e altre esperienze all’estero
Prova Finale
Alla prova finale sono riservati 6 crediti.
L’esame di laurea si svolge alla presenza di una commissione composta da due docenti, compreso il Relatore, e consiste in una o in entrambe le seguenti opzioni:
- breve elaborato scritto, anche in lingua inglese, che descriva il lavoro di tesi;
- presentazione orale col supporto di lucidi (tipo PowerPoint) che illustri il lavoro di tesi, anche in lingua inglese.
Segue la proclamazione, che si svolge nelle date previste nel Calendario Didattico.
Il punteggio finale di Laurea è stabilito da una apposita Commissione di Laurea composta da almeno 3 docenti tra cui il relatore. Il relatore della laurea potrà essere un qualunque docente strutturato dell’Università di Verona oppure Università di Modena e Reggio Emilia oppure Università di Trento. Il docente deve appartenere ad un SSD presente nel piano del corso di laurea.
La Commissione di Laurea esprime un giudizio finale in centodecimi con eventuale lode. Il punteggio minimo per il superamento dell'esame finale è di 66/110. II voto di ammissione è determinato rapportando la media pesata sui CFU degli esami di profitto a 110 e successivamente arrotondando il risultato all'intero più vicino. È previsto un incremento di al più 8/110 rispetto al voto di ammissione, di cui 4 punti riservati alla valutazione dell'esame di laurea da parte della commissione di esame e 4 punti riservati alla valutazione del curriculum della/o studentessa/studente.
La valutazione del curriculum avviene attraverso un calcolo basato sul seguente schema (che tiene conto in maniera positiva di eventuali lodi e periodi Erasmus ed in maniera negativa di eventuali anni fuori corso): se in corso: 3,5 + 0,2 * numero lodi; se fuori corso: 3,5 - 0,5* numero anni fuori corso + 0,1 * numero lodi; 1 punto ogni 3 mesi di Erasmus effettuato.
Saranno inoltre assegnati 2 punti aggiuntivi nel caso di conseguimento di almeno 12 CFU presso atenei stranieri.
In ogni caso, l’incremento totale dato dalla valutazione della tesi e del curriculum non potrà essere superiore a 8.
L'attribuzione della lode, nel caso di un incremento che porti ad una votazione pari ad almeno 110, è a discrezione della Commissione di Laurea nonché attribuita se il parere della commissione è unanime.
