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)
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| 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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Recupero di dati ed elaborazione di segnali e immagini per bioinformatica (2020/2021)
L'insegnamento è organizzato come segue:
SEGNALI E IMMAGINI I
Crediti
6
Periodo
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Docenti
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RICONOSCIMENTO E RECUPERO DELL'INFORMAZIONE PER BIOINFORMATICA
Crediti
6
Periodo
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Docenti
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Obiettivi formativi
Il corso intende fornire i concetti fondamentali teorici e applicativi di alcune tecniche di elaborazione e modellazione di dati in ambito biomedicale, legati principalmente all'elaborazione di segnali e immagini e alla Pattern Recognition. Per maggiori informazioni si vedano gli obiettivi specifici dei due moduli.
Programma
Si rimanda ai programmi dei singoli moduli.
Bibliografia
| Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|
| Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods | Digital Image Processing (Edizione 4) | Prentice Hall College Div | 2017 | 0133356728 | |
| B.P. Lathi | Signal Processing and Linear Systems | Berkeley-Cambridge | 1998 | 0-941413-35-7 | |
| Alan C. Bovik | The Essential Guide to Image Processing (Edizione 2009) | Academic Press | 2009 | ISBN 9780080922515 |
Modalità d'esame
Per del superare l'esame lo studente dovrà dimostrare di:
- essere in grado di descrivere i diversi componenti di un sistema di Pattern Recognition in modo preciso, organico e senza divagazioni
- saper analizzare, capire e descrivere un sistema di Pattern Recognition (o una sua parte) relativo ad un problema di tipo biologico.
- essere in grado di analizzare i problemi più comuni relativi all'elaborazione di segnali e immagini biomedici e di risolverli in autonomia applicando le metodologie acquisite ed i principali software disponibili;
- essere in grado di esporre le proprie argomentazioni in modo preciso e organico;
- saper applicare le conoscenze acquisite per risolvere problemi applicativi presentati sotto forma di domande ed esercizi.
L'esame complessivo del corso di RECUPERO DI DATI ED ELABORAZIONE DI SEGNALI E IMMAGINI PER BIOINFORMATICA consiste in:
i) una prova scritta di RICONOSCIMENTO E RECUPERO DELL'INFORMAZIONE PER BIOINFORMATICA contenente domande sugli argomenti trattati nel corso (15 punti)
ii) una prova scritta di ELABORAZIONE DI SEGNALI E IMMAGINI contenente domande a risposta aperta sugli argomenti trattati nel corso. Le domande saranno relative sia alla parte di teoria che di laboratorio con un peso relativo di 2/3 e 1/3 e includeranno un esercizio da svolgere (15 punti). Nel caso la prova dovesse essere svolta in modalità telematica sarebbe in forma orale.
Le due parti dell'esame sono superabili separatamente e il voto complessivo è dato dalla somma delle valutazioni ottenute nelle due parti.
L’esame si ritiene superato se in ognuna delle due parti si totalizza un voto maggiore o uguale a 9. Ogni valutazione rimane valida per l’intero anno accademico in corso.
