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.
Ulteriori Attività formativa D e F
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 in Bioinformatica - Immatricolazione dal 2025/2026Nella scelta delle attività di tipo D, gli studenti dovranno tener presente che in sede di approvazione si terrà conto della coerenza delle loro scelte con il progetto formativo del loro piano di studio e dell'adeguatezza delle motivazioni eventualmente fornite.
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 3° | Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink | D |
Bogdan Mihai Maris
(Coordinatore)
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| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 3° | Introduzione alla stampa 3D | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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| 3° | Linguaggio programmazione Python | D |
Vittoria Cozza
(Coordinatore)
|
| 3° | Progettazione di componenti hardware su FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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| 3° | Prototipizzazione con Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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| 3° | Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore | D |
Roberto Giacobazzi
(Coordinatore)
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| anni | Insegnamenti | TAF | Docente | |
|---|---|---|---|---|
| 1° | Conoscenze per l'accesso: matematica | D |
Rossana Capuani
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| 3° | Lab.: The fashion lab (1 cfu) | D |
Maria Caterina Baruffi
(Coordinatore)
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| 3° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
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Segnali e immagini II (2020/2021)
Codice insegnamento
4S008226
Crediti
6
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
L'insegnamento è organizzato come segue:
Teoria
Laboratorio
Programma
TEORIA
- Richiami dei concetti fondamentali di segnali e immagini in ambito biomedico
- Metodi di miglioramento della qualità e restauro di immagini (es. HDR imaging, Wiener)
- Estrazione di features (es. Canny, Hough)
- Estrazione di regioni da immagini (es. Watershed, region growing, snakes)
- Operatori morfologici
- Registrazione/allineamento di immagini
- Algoritmi di compressione per immagini
LABORATORIO
Durante le sessioni di laboratorio verranno approfondite alcune delle metodologie analizzate durante le lezioni di teoria e verranno risolti problemi di elaborazione di segnali e immagini principalmente mediante l'uso di MATLAB. Ciascuna sessione 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.
Modalità d'esame
L'esame consiste in una prova di teoria ed in una prova di laboratorio; le due prove contribuiranno rispettivamente per 2/3 e 1/3 al voto finale.
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. Tale prova sarà svolta in forma scritta se l'esame viene svolto in presenza e in forma orale se svolto in via telematica.
Obiettivo della prova di laboratorio è accertare l’acquisizione degli strumenti e delle metodologie necessarie 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.
