Studying at the University of Verona

Here you can find information on the organisational aspects of the Programme, lecture timetables, learning activities and useful contact details for your time at the University, from enrolment to graduation.

The Study Plan includes all modules, teaching and learning activities that each student will need to undertake during their time at the University.
Please select your Study Plan based on your enrollment year.

1° Year

ModulesCreditsTAFSSD
12
C
CHIM/03 ,CHIM/06
6
A
FIS/01
English B1
6
E
-

2° Year  activated in the A.Y. 2020/2021

ModulesCreditsTAFSSD
12
B
INF/01
6
C
BIO/18
1 module among the following
6
C
FIS/07

3° Year  activated in the A.Y. 2021/2022

ModulesCreditsTAFSSD
Other activities
3
F
-
Final exam
3
E
-
ModulesCreditsTAFSSD
12
C
CHIM/03 ,CHIM/06
6
A
FIS/01
English B1
6
E
-
activated in the A.Y. 2020/2021
ModulesCreditsTAFSSD
12
B
INF/01
6
C
BIO/18
1 module among the following
6
C
FIS/07

Legend | Type of training activity (TTA)

TAF (Type of Educational Activity) All courses and activities are classified into different types of educational activities, indicated by a letter.




S Placements in companies, public or private institutions and professional associations

Teaching code

4S008226

Credits

6

Language

Italian

Scientific Disciplinary Sector (SSD)

INF/01 - INFORMATICS

The teaching is organized as follows:

Teoria

Credits

4

Period

Secondo semestre

Academic staff

Alessandro Daducci

Laboratorio

Credits

2

Period

Secondo semestre

Academic staff

Alessandro Daducci

Learning outcomes

Program

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.

Examination Methods

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.

Students with disabilities or specific learning disorders (SLD), who intend to request the adaptation of the exam, must follow the instructions given HERE