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.

Piano Didattico

A.A. 2024/2025

Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.
Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:

Laurea magistrale in Computer Engineering for intelligent Systems - Immatricolazione dal 2025/2026

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.

CURRICULUM TIPO:

1° Anno 

InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
B
ING-INF/05
12
B
ING-INF/05
6
B
ING-INF/04
12
C
ING-INF/06

2° Anno   Sarà attivato nell'A.A. 2025/2026

InsegnamentiCreditiTAFSSD
3 modules among the following
6
C
ING-INF/06
6
C
INF/01
6
C
INF/01 ,MED/50
6
C
MAT/07
6
C
ING-INF/04 ,MED/50
6
C
ING-INF/06 ,MED/37
24
E
-
Sarà attivato nell'A.A. 2025/2026
InsegnamentiCreditiTAFSSD
3 modules among the following
6
C
ING-INF/06
6
C
INF/01
6
C
INF/01 ,MED/50
6
C
MAT/07
6
C
ING-INF/04 ,MED/50
6
C
ING-INF/06 ,MED/37
24
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°
4 modules among the following:
- 1st year: Advanced visual computing and 3d modeling, Computer vision, Embedded & IoT systems design, Embedded operating systems, Robotics 
- 2nd year: Advanced control systems
6
B
ING-INF/04
6
B
ING-INF/05
6
B
ING-INF/05
6
B
ING-INF/05
6
B
ING-INF/05
6
B
ING-INF/04
Tra gli anni: 1°- 2°
12
D
-
Tra gli anni: 1°- 2°
Further activities
6
F
-

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.

A Attività di base
B Attività caratterizzanti
C Attività formative affini o integrative
D Attività a scelta dello studente
E Prova finale
F Altre attività formative
S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Healthcare intelligent systems (2024/2025)

Codice insegnamento

4S012363

Crediti

12

Coordinatore

Ilaria Boscolo Galazzo

Lingua di erogazione

Inglese en

Corsi Singoli

Autorizzato

MoodleMoodle Seminari 0

L'insegnamento è organizzato come segue:

DIGITAL HEALTH TECHNOLOGIES en

Crediti

6

Periodo

II semestre

Docenti

Angelo Di Terlizzi

Orario Lezioni
ADVANCED MEDICAL IMAGE ANALYSIS en

Crediti

6

Periodo

II semestre

Docenti

Ilaria Boscolo Galazzo
Lorenza Brusini

Orario Lezioni

Obiettivi di apprendimento

Il corso mira, con il suo primo modulo, Digital Health Systems, a fornire competenze su metodi e procedure per la realizzazione di applicazioni in ambito sanitario, incluse le componenti software ed architetturali di un sistema informativo sanitario, gli standard di riferimento per la classificazione e lo scambio dei dati sanitari, la gestione del flusso di lavoro, la gestione della sicurezza e privacy dei dati, le problematiche relative ai sistemi di rete e all’archiviazione dei dati. Il secondo modulo del corso, Advanced Medical Image Analysis, mira a fornire competenze sulla rappresentazione e codifica di segnali biomedici, coprendo l'intero percorso dalla modellazione agli standard. Lo studente acquisirà familiarità con i metodi di elaborazione dei segnali e delle immagini necessari per rappresentare efficacemente segnali biomedici multidimensionali (da 1D a ND) in diversi domini tra cui Fourier, tempo/spazio-frequenza (multiscala) e rappresentazioni nello spazio latente. Verrà inoltre data enfasi all'analisi della struttura e delle proprietà dello spazio di rappresentazione per una chiara comprensione della sua adeguatezza per applicazioni di compressione e codifica, nonché ai principali metodi di valutazione delle prestazioni e della qualità. Saranno presi in considerazione diversi standard di codifica allo stato dell'arte, adatti a dati di diversa dimensionalità e natura. Al termine del corso gli studenti saranno in grado di gestire efficacemente i segnali biomedici e ideare il metodo più appropriato per la loro elaborazione e codifica.