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Apresentação
Apresentação
Imagem Médica II dá continuidade a Imagem Médica I, deslocando o foco dos princípios de aquisição e reconstrução para o processamento, pós-processamento, análise e exploração computacional de imagens médicas. A unidade curricular abrange fundamentos de imagem digital, realce, restauro, morfologia, segmentação, reconhecimento de características, classificação básica, visualização tridimensional, quantificação, CAD, radiómica, inteligência artificial e automação. A sua pertinência no ciclo de estudos decorre da crescente utilização de métodos computacionais no diagnóstico, planeamento terapêutico, monitorização, investigação e inovação biomédica. A UC promove a integração entre imagem médica, programação e Biomedicina Computacional, preparando os estudantes para desenvolver, selecionar e avaliar soluções de análise de imagem em contextos clínicos e científicos.
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Disciplina do curso
Disciplina do curso
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Grau | Semestres | ECTS
Grau | Semestres | ECTS
Licenciado | Semestral | 7
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Ano | Natureza | Lingua
Ano | Natureza | Lingua
2 | Obrigatório | Português
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Código
Código
ULHT7037-18974
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Pré-requisitos e co-requisitos
Pré-requisitos e co-requisitos
Não aplicável
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Estágio Profissional
Estágio Profissional
Não
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Conteúdos Programáticos
Conteúdos Programáticos
Introdução ao processamento de imagem médica e evolução tecnológica. 2. Sistemas de imagem: processamento, pós-processamento e panorama atual. 3. Fundamentos de imagem digital: representação, técnicas básicas, hardware e software. 4. Realce de imagem nos domínios espacial e da frequência. 5. Restauro de imagem: métodos, aplicações e casos de estudo. 6. Análise de imagem: processamento morfológico, segmentação, reconhecimento de características, classificação básica e visualização tridimensional. 7. Pós-processamento aplicado ao diagnóstico, planeamento terapêutico, monitorização, investigação e inovação. 8. Quantificação, CAD, radiómica e inteligência artificial em Radiologia. 9. Programação e automação: ferramentas, plataformas e boas práticas para uma análise de imagem médica eficaz, reprodutível e eficiente.
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Objetivos
Objetivos
No final da unidade curricular, os estudantes deverão ser capazes de: OA1) compreender conceitos e técnicas fundamentais de processamento de imagem médica, incluindo realce, restauro, segmentação e visualização tridimensional; OA2) interpretar a relevância do processamento e pós-processamento e o seu impacto na qualidade da imagem em Imagem Médica e Radioterapia; OA3) aplicar técnicas de processamento para melhorar a qualidade, clareza e utilidade das imagens em contextos clínicos e biomédicos; OA4) analisar métodos de processamento, reconhecendo vantagens, limitações e adequação ao problema; OA5) integrar processamento de imagem, quantificação, radiómica, CAD, programação e automação em aplicações biomédicas; OA6) avaliar criticamente literatura, inovação e aplicações de inteligência artificial em Biomedicina Computacional.
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Metodologias de ensino
Metodologias de ensino
O ensino combina aula invertida, exposição dialogada, análise de artigos científicos, aprendizagem baseada em problemas e desenvolvimento de projetos de processamento de imagem. Os materiais digitais são disponibilizados antecipadamente para promover estudo prévio e discussão ativa. Nas sessões teórico-práticas, os estudantes trabalham com imagens e ferramentas computacionais, implementando ou aplicando técnicas de realce, restauro, segmentação, análise morfológica, quantificação e visualização tridimensional. Casos clínicos e biomédicos orientam a seleção e comparação dos métodos. A programação e automação são introduzidas através de tarefas reprodutíveis e progressivas. O trabalho individual e colaborativo, o feedback formativo, a apresentação de resultados e a análise crítica de literatura promovem autonomia, raciocínio técnico, comunicação científica e tomada de decisão fundamentada.
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Bibliografia principal
Bibliografia principal
Aktolun, C. (2019). Artificial intelligence and radiomics in nuclear medicine: potentials and challenges. Eur J Nucl Med Mol Imaging. Zeng, G. L. (2017). Image Reconstruction: Applications in Medical Sciences (1st ed.). Walter de Gruyter & Co. Nery, E. et al. (2008). Image Processing in Radiology: Current applications. Springer. Jahne, B. (2005). Digital Image Processing (6th edition). Springer. Dougherty, G. (2007). Digital Image Processing for Medical Applications. Cambridge. Pianykh, O. (2012). Digital Imaging and Communications in Medicine. Springer. Gonzalez, R. (2000). Processamento de Imagens Digitais. Edgar Blucher Lda.
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Avaliação
Avaliação
A unidade curricular admite avaliação contínua e avaliação não contínua. A avaliação contínua integra uma frequência escrita (F) e um projeto de processamento de imagem médica (P), com a fórmula: Nota Final = 0,50 × F + 0,50 × P. A frequência avalia conhecimentos, compreensão dos fundamentos, análise de métodos e interpretação de resultados. O projeto avalia definição do problema, seleção e aplicação de técnicas, qualidade do processamento, análise e interpretação das imagens, rigor metodológico, reprodutibilidade, utilização de literatura científica, autonomia, colaboração e comunicação dos resultados. A aprovação exige classificação final mínima de 9,5 valores. Na avaliação não contínua, o estudante realiza exame final com incidência global nos conteúdos e objetivos de aprendizagem, sendo igualmente necessária uma classificação mínima de 9,5 valores.
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Mobilidade
Mobilidade
Não
