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 |
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I sem. | 2-ott-2017 | 31-gen-2018 |
II sem. | 1-mar-2018 | 15-giu-2018 |
Sessione | Dal | Al |
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Sessione invernale d'esame | 1-feb-2018 | 28-feb-2018 |
Sessione estiva d'esame | 18-giu-2018 | 31-lug-2018 |
Sessione autunnale d'esame | 3-set-2018 | 28-set-2018 |
Sessione | Dal | Al |
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Sessione di laurea estiva | 18-lug-2018 | 18-lug-2018 |
Sessione di laurea autunnale | 22-nov-2018 | 22-nov-2018 |
Sessione di laurea invernale | 20-mar-2019 | 20-mar-2019 |
Periodo | Dal | Al |
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Vacanze di Natale | 22-dic-2017 | 7-gen-2018 |
Vacanze di Pasqua | 30-mar-2018 | 3-apr-2018 |
Festa del Santo Patrono - S. Zeno | 21-mag-2018 | 21-mag-2018 |
Vacanze estive | 6-ago-2018 | 19-ago-2018 |
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
Docenti
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 |
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2° Anno Attivato nell'A.A. 2018/2019
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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3° Anno Attivato nell'A.A. 2019/2020
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Un insegnamento 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 scelta
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.
Elaborazione di segnali e immagini per bioinformatica (2019/2020)
Codice insegnamento
4S003710
Crediti
12
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
L'insegnamento è organizzato come segue:
Immagini teoria
Segnali teoria
Immagini laboratorio
Segnali laboratorio
Obiettivi formativi
ll 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
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Modulo 1: Segnali - teoria
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- Introduzione all'elaborazione di segnali e immagini - Trasformata di Fourier in una dimensione - Conversione A/D (campionamento, quantizzazione) - Filtraggio digitale (filtri passa basso, passa alto, lineari e non lineari) - Trasformata di Fourier n due dimensioni - Metodi di miglioramento della qualità dell'immagine (image enhancement) - Basi di segmentazione di immagini (basata sui contorni e sulle regioni) - Esempi di applicazione
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Modulo 1: Segnali - Laboratorio
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L'attività di laboratorio consiste nello svolgimento di esercitazioni in Matlab degli argomenti trattati durante il corso.
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Modulo 2: Immagini - Teoria
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- Richiami su nozioni base di segnali (dominio del tempo e frequenza, trasformata di Fourier...) - Concetti fondamentali sulle immagini digitali - Istogramma ed operazioni puntuali - Filtraggio spaziale (dominio spaziale e delle frequenze) - Restauro - Estrazione di features (punti, linee, bordi) - Operatori morfologici - Operazioni geometriche e registrazione - Segmentazione - Compressione
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Modulo 2: Immagini - Laboratorio
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La sessione pratica prevede una parte iniziale, guidata dal docente, dove poter sperimentare ed approfondire gli argomenti visti a teoria tramite algoritmi già implementati in MATLAB, seguita da una parte in cui si dovranno implementare alcuni degli algoritmi visti a lezione.
Bibliografia
Attività | Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
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Immagini teoria | Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods | Digital Image Processing (Edizione 4) | Prentice Hall College Div | 2017 | 0133356728 | |
Segnali teoria | Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods | Digital Image Processing (Edizione 4) | Prentice Hall College Div | 2017 | 0133356728 | |
Segnali teoria | B.P. Lathi | Signal Processing and Linear Systems | Berkeley-Cambridge | 1998 | 0-941413-35-7 | |
Immagini laboratorio | Stormy Attaway | Matlab: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving (Edizione 3) | Elsevier | 2013 | 978-0-12-405876-7 |
Modalità d'esame
Il voto del modulo Segnali sarà dato dalla media dei voti ottenuti nelle prove di teoria e di laboratorio arrotondato all'intero più vicino.
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Modulo 1: Segnali - Teoria
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L'esame consiste in una prova scritta di teoria.
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Modulo 1: Segnali - Laboratorio
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La verifica dell'attività di laboratorio consiste un una prova di laboratorio in cui dovranno essere risolti esercizi simili a quelli affrontati durante il corso.
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Modulo 2: Immagini - Teoria
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Obiettivo della prova di teoria è quello di accertare la comprensione dei contenuti e la capacità di elaborare tali contenuti in relazione sia a generalizzazioni di casi presentati durante il corso sia all’applicazione a problemi specifici. La prova di teoria consiste sia di domande aperte che di esercizi.
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Modulo 2: Immagini - Laboratorio
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Obiettivo della prova di laboratorio è accertare l’acquisizione degli strumenti e della metodologia necessari alla risoluzione di esercizi e casi di studio. La prova consiste sia di esercizi da risolvere utilizzando funzioni esistenti in MATLAB sia nell'implementazione di alcuni algoritmi visti a lezione.
Il voto complessivo sarà dato dalla media dei voti ottenuti nei due moduli arrotondato all'intero più vicino.
Tipologia di Attività formativa D e F
Insegnamenti non ancora inseriti
Prospettive
Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio
Per la comunità studentesca
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Docenti tutor
Prova Finale
Alla prova finale sono riservati 3 crediti. L'esame di laurea consiste in un colloquio che può essere basato su un breve elaborato scritto, un esame orale, o un esame scritto. La forma e i contenuti dell'esame vengono concordati tra lo studente e il docente referente (relatore), il quale sarà anche membro della Commissione d'esame. Il colloquio può riguardare approfondimenti di argomenti non trattati durante la normale attività didattica, oppure può mettere in luce problematiche e metodologie affrontate durante un'attività di tirocinio. Su proposta del relatore la prova finale/elaborato può essere compilata e discussa in lingua straniera.
Il punteggio finale di Laurea è stabilito da una apposita Commissione di Laurea secondo le modalità indicate nel Regolamento di Ateneo, che esprime un giudizio finale in centodecimi con eventuale lode.
Il relatore dell'esame di laurea potrà essere un qualunque docente strutturato dell'Ateneo che soddisfa almeno uno dei seguenti requisiti: componente del Collegio Didattico del corso di laurea, oppure componente del Dipartimento di Informatica, oppure che insegna in un SSD presente nel piano del corso di laurea.
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. A parità di distanza, si arrotonda all'intero superiore. Per media degli esami di profitto si intende la media ponderata sui crediti. E' previsto un incremento al massimo di 8/110 rispetto al voto di ammissione, di cui 4 punti riservati alla valutazione dell'esame di laurea da parte della commissione di esame composta da due docenti 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.
L'attribuzione della lode, nel caso di un incremento che porti ad una votazione che raggiunga o superi 110/110, è a discrezione della Commissione di Laurea nonché attribuita se il parere dei membri della commissione è unanime.
Modalità e sedi di frequenza
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.