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
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Laurea in Bioinformatica - Immatricolazione dal 2025/2026Il 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 |
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2° Anno Attivato nell'A.A. 2017/2018
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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3° Anno Attivato nell'A.A. 2018/2019
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Un insegnamento a sceltaDue insegnamenti a scelta| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Un insegnamento a sceltaDue insegnamenti a sceltaLegenda | 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.
Elaborazione di segnali e immagini per bioinformatica (2018/2019)
Codice insegnamento
4S003710
Crediti
12
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
L'insegnamento è organizzato come segue:
Segnali teoria
Segnali laboratorio
Immagini teoria
Immagini laboratorio
Obiettivi formativi
l corso ha l'obiettivo di fornire allo studente le nozioni di base relative ai metodi di elaborazione dei segnali e delle immagini, sia naturali che mediche, acquisendo sia le basi teoriche sia strumenti implementativi. Al termine del corso gli studenti saranno in grado di applicare metodologie e utilizzare software per l’elaborazione delle immagini per risolvere i problemi piú comuni che si incontrano tipicamente nell'analisi di immagini mediche e biomediche.
Programma
PARTE 1: SEGNALI
- Introduzione all'elaborazione di segnali e immagini
- Elementi di sistemi a tempo continuo e a tempo discreto
- Trasformata di Fourier (serie di Fourier, TF in tempo continuo, TF a tempo discreto, trasformata discreta (DFT), FFT) in una dimensione
- Teorema di Nyquist
- Quantizzazione
- Filtraggio digitale (filtri passa basso, passa alto, lineari e non lineari)
- Trasformata di Fourier (serie di Fourier, TF in tempo continuo, TF a tempo discreto, trasformata discreta (DFT), FFT) in due dimensioni
- Metodi di miglioramento della qualità dell'immagine (image enhancement) sia nel dominio spaziale che in quello delle frequenze
- Segmentazione di immagini (basata sui contorni e sulle regioni)
- Esempi di applicazione
Bibliografia
| Attività | Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Segnali teoria | Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods | Digital Image Processing (Edizione 4) | Prentice Hall College Div | 2017 | 0133356728 | |
| Segnali teoria | W.K. Pratt | Digital Image Processing (Edizione 4) | Wiley Interscience | 2007 | 978-0-471-76777-0 | |
| Segnali teoria | B.P. Lathi | Signal Processing and Linear Systems | Berkeley-Cambridge | 1998 | 0-941413-35-7 |
Modalità d'esame
Prova di laboratorio da svolgere in Matlab seguita dalla prova di teoria in forma scritta.
La prova di laboratorio non contribuisce al voto finale che dipenderà solo dalla prova di teoria.
Entrambe le prove devono essere superate nel corso dello stesso appello.
