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
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 2025/2026Il 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. 2019/2020
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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3° Anno Attivato nell'A.A. 2020/2021
| 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 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.
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.
