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.

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Laurea in Bioinformatica - Immatricolazione dal 2025/2026

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

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
C
CHIM/03 ,CHIM/06
6
A
FIS/01
Lingua inglese competenza linguistica liv. B1
6
E
-

2° Anno  Attivato nell'A.A. 2019/2020

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
INF/01
6
C
BIO/18
Un insegnamento a scelta

3° Anno  Attivato nell'A.A. 2020/2021

InsegnamentiCreditiTAFSSD
Altre attività' formative
3
F
-
Prova finale
3
E
-
InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
C
CHIM/03 ,CHIM/06
6
A
FIS/01
Lingua inglese competenza linguistica liv. B1
6
E
-
Attivato nell'A.A. 2019/2020
InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
INF/01
6
C
BIO/18
Un insegnamento a scelta
Attivato nell'A.A. 2020/2021
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Altre attività' formative
3
F
-
Prova finale
3
E
-

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.




S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S008226

Crediti

6

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

L'insegnamento è organizzato come segue:

Teoria

Crediti

4

Periodo

II semestre

Laboratorio

Crediti

2

Periodo

II semestre

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.

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI