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.
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.
