Guía docente de la asignatura
(7915) ANÁLISIS DE BIOIMÁGENES

Curso académico 2026/2027

  1. Identificación

    1. De la asignatura

      Curso Académico
      2026/2027
      Titulación
      MÁSTER UNIVERSITARIO EN BIOINFORMÁTICA
      Nombre de la asignatura
      ANÁLISIS DE BIOIMÁGENES
      Código
      7915
      Curso
      PRIMERO
      Carácter
      OBLIGATORIA
      Número de grupos
      1
      Créditos ECTS
      3.0
      Estimación del volumen de trabajo
      75.0
      Organización temporal
      1º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte
      Español
      Curso Académico 2026/2027
      Titulación

      MÁSTER UNIVERSITARIO EN BIOINFORMÁTICA
      Nombre de la asignatura ANÁLISIS DE BIOIMÁGENES
      Código 7915
      Curso PRIMERO
      Carácter OBLIGATORIA
      Número de grupos 1
      Créditos ECTS 3.0
      Estimación del volumen de trabajo 75.0
      Organización temporal 1º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte Español

    2. Del profesorado: Equipo docente

      • MARTINEZ SANCHEZ, ANTONIO Docente: GRUPO 1 Coordinación de los grupos: Coordinador de la asignatura

        Categoría

        PROFESORES TITULARES DE UNIVERSIDAD

        Área

        CIENCIA DE LA COMPUTACIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

        Departamento

        INGENIERÍA DE LA INFORMACIÓN Y LAS COMUNICACIONES

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        anmartinezs@um.es https://webs.um.es/anmartinezs Tutoría electrónica: Sí

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

        Duración:
        A         		Día:
        Martes         		Horario:
        11:30-13:30         		Lugar:
        868884616, Facultad de Informática B1.1.009A (DESPACHO PROF. ANTONIO MARTÍNEZ SÁNCHEZ)
        Observaciones:
        Se requiere cita previa, que puede ser solicitada a través del Aula Virtual o correo electrónico. Las tutorías pueden ser tanto presenciales, en el despacho, como telemáticas.

  2. Presentación

    El análisis de bioimágenes se centra en el estudio de los métodos computacionales para el análisis de imágenes de naturaleza biológica. Estás imágenes se obtienen con métodos que visualizan de forma no invasiva procesos biológicos. La bioimagen tiene como objetivo interferir lo menos posible con los procesos vitales. La bioimagen abarca la observación de estructuras subcelulares y células enteras sobre tejidos, pudiendo llegar hasta organismos multicelulares completos. Para ello se emplean diversas técnicas como la microscopía óptica y electrónica o la resonancia magnética. Dada la precisión requerida por estás técnicas y la complejidad de los contenidos de estas imágenes se requiere de métodos de computación avanzados para su procesamiento. En esta asignatura los estudiantes se familiarizarán con los conceptos de adquisición de imágenes y aprenderán el funcionamiento y manejo de técnicas de análisis de imágenes en el contexto de la bioimagen.

  3. Condiciones de acceso a la asignatura

    1. Incompatibilidades

      No constan

    2. Requisitos

      No constan

    3. Recomendaciones

      Formación previa suficiente en el ámbito de las Tecnologías Informáticas.

  4. Contenidos

    1. Teoría

      Tema 1: Sistemas de adquisición de imágenes digitales.

      En este primer tema se explicarán conceptos, tipologías y dispositivos relacionados con la adquisición digital de imágenes:

      • Espectro y conceptos básicos en adquisición de imagen digital.
      • Sensores de imagen, comparativa y aplicaciones.
      • Tipos de cámaras y dispositivos de captura para bioimágenes.
      • Nuevas tecnologías y tendencias emergentes

      Tema 2: Análisis y procesamiento de imágenes.

      En este se estudiarán las técnicas de procesamiento de imágenes digitales:

      • Operaciones básicas a nivel de píxel y operadores morfológicos.
      • Filtros en el dominio de la frecuencia y de espacio.
      • Detección de patrones y segmentación.
      • Transformaciones geométricas y reconstrucción 3D.

      Tema 3: Inteligencia artificial aplicada al análisis de imagen.

      En este tema se estudiarán la aplicación de las técnicas de inteligencia artificial, y en concreto de Deep Learning, para el análisis de imágenes:

      • Introducción a las redes neuronales.
      • Redes convolucionales.
      • La arquitectura U-Net.
      • Otras herramientas de Deep Learning para imágenes.

      Tema 4: Tecnologías basadas en imagen para biología molecular y celular.

      Este tema se centra explicar cómo la combinación de las técnicas de análisis de imágenes se pueden aplicar a la resolución de problemas en un dominio de aplicación específico, la crio-microscopía electrónica para biología molecular y celular, en dónde se estudiará:

      • Análisis de partículas individuales en criomiscoscopía electrónica.
      • Críotomografía electrónica.

    2. Prácticas

      • Práctica 1: Sesiones formativas

        Sesiones de prácticas de entrenamiento que se realizarán en el laboratorio en donde se trabajará de forma práctica con métodos introducidos en teoría. Como lenguaje de programación se trabajará con Python, y se utilizarán algunas de las librerías más conocidas para la manipulación y análisis de imágenes y otras usadas en Deep Learning. También se trabajará con herramientas la reconstrucción y visualización 3D, además se estudiará su aplicación para biología estructural y celular.

        Relacionado con:
        • Tema 1: Sistemas de adquisición de imágenes digitales.
        • Tema 2: Análisis y procesamiento de imágenes.
        • Tema 3: Inteligencia artificial aplicada al análisis de imagen.
        • Tema 4: Tecnologías basadas en imagen para biología molecular y celular.

      • Práctica 2: Práctica entregable

        Trabajo autónomo del estudiante orientado a la resolución de un problema de análisis de bioimágenes propuesto por los profesores.

        Relacionado con:
        • Tema 1: Sistemas de adquisición de imágenes digitales.
        • Tema 2: Análisis y procesamiento de imágenes.
        • Tema 3: Inteligencia artificial aplicada al análisis de imagen.
        • Tema 4: Tecnologías basadas en imagen para biología molecular y celular.

  5. Actividades Formativas

    Actividad Formativa Metodología Horas Presencialidad
    AF1: Clases teóricas en un aula con el objetivo de desarrollar conceptos propios de la materia.

    Lección magistral participativa, evaluación formativa.

    		 10.0 100.0
    AF2: Clases prácticas en un aula (pizarra) o en un laboratorio (ordenador) con el fin de desarrollar destrezas prácticas propias de la materia

    Lección magistral participativa, resolución de problemas, estudio de casos, aprendizaje orientado a proyectos, evaluación formativa.

    		 11.0 100.0
    AF3: Seminarios

    Resolución de ejercicios en grupo.

    		 1.0 100.0
    AF4: Tutoría (grupal o individual) para contrastar los avances en la adquisición de competencias, seguimiento continuo, aclarar de dudas, suministrar información, orientar sobre actividades intra y extra-académicas, y salidas profesionales.

    Resolución de dudas orientación sobre aplicaciones intra y extra-académicas de la materia.

    		 2.0 100.0
    AF5: Trabajo autónomo del estudiante

    Estudio individual para afianzar los conceptos teóricos y realización del proyecto de Práctica Entregable.

    		 51.0 0.0
    Totales 75,00

  6. Horario de la asignatura

    https://www.um.es/web/estudios/masteres/bioinformatica/2026-27#horarios

  7. Sistemas de Evaluación

    Identificador Denominación del instrumento de evaluación Criterios de Valoración Ponderación
    SE1 Observación del trabajo del estudiante evaluación de la actividad realizada en las horas de clase por el estudiante, así como en las tutorías.

    Asistencia, volumen y calidad de la participación del estudiante en clase.

    La calificación del SE1 es recuperable: ver apartado de observaciones.

    		 10.0
    SE2 Resolución de prácticas evaluación de la calidad de los trabajos prácticos resueltos por el estudiante, con el fin de medir la adquisición de competencias relacionadas con la actividad.

    Calidad del trabajo realizado, incluyendo la documentación del mismo.

    La calificación del SE2 es recuperable: ver apartado de observaciones.

    		 30.0
    SE3 Presentación oral y defensa de trabajos evaluación de la presentación oral de los trabajos asignados, así como la respuesta a las preguntas planteadas, con el fin de medir la adquisición de competencias relacionadas con la actividad.

    Presentación y defensa de la Práctica Entregable. Se evaluará tanto la calidad del trabajo realizado como la presentación y defensa del mismo.

    		 60.0

  8. Fechas de exámenes

    https://www.um.es/web/estudios/masteres/bioinformatica/2026-27#examenes

  9. Resultados del Aprendizaje

    • RA4 (Conocimientos o contenidos): Identificar los componentes hardware básicos de un sistema de adquisición imágenes.
    • RA5 (Conocimientos o contenidos): Explicar cómo los componentes de un sistema de adquisición de imágenes digitales pueden ser empleados en biología molecular y celular.
    • RA6 (Habilidades o Destrezas): Aplicar la teoría básica de procesamiento y análisis de imágenes digitales.
    • RA7 (Conocimientos o contenidos): Identificar los algoritmos empleados en las diferentes técnicas de bio-imagen.
    • RA8 (Habilidades o Destrezas): Aplicar las tecnologías basadas en análisis de imagen más utilizadas en biología y biomedicina.
    • RA9 (Competencias): Aplicar métodos de análisis estadístico sobre imágenes para su uso en biología cuantitativa.
    • RA10 (Competencias): Implementar procedimientos básicos de análisis de imágenes usando lenguajes de programación de alto nivel.
    • RA11 (Habilidades o Destrezas): Manejar y configurar software avanzado empleado en microscopía electrónica para biología molecular y celular.

  10. Bibliografía

    Bibliografía básica

    • Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. (2018). Digital Image Processing(4th, Illustr ed.). Pearson.

    • Szeliski, R. (2022). Computer vision: algorithms and application. Springer Nature.

  11. Observaciones

    NECESIDADES EDUCATIVAS ESPECIALES

    Aquellos estudiantes con discapacidad o necesidades educativas especiales podrán dirigirse al Servicio de Atención a la Diversidad y Voluntariado (ADYV - https://www.um.es/adyv) para recibir orientación sobre un mejor aprovechamiento de su proceso formativo y, en su caso, la adopción de medidas de equiparación y de mejora para la inclusión, en virtud de la Resolución Rectoral R-358/2016. El tratamiento de la información sobre este alumnado, en cumplimiento con la LOPD, es de estricta confidencialidad.

    EVALUACIÓN

    En el procedimiento de evaluación resultarán de aplicación el artículo 135.1.v) de los Estatutos de la Universidad de Murcia, el artículo 8.6 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) y la instrucción SG 18/2026 del secretario general de la Universidad de Murcia que interpreta estas normas, disponible en este enlace: https://sede.um.es/sede/documento/normativa/instruccion-del-secretario-general-sg-18-2026-sobre-la-interpretacion-y-aplicacion-del-art-135-1-v-estatutos-umu/24199.pdf

    Se recuerda asimismo que el artículo 22.1 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) estipula que "el o la estudiante que se valga de conductas fraudulentas, incluida la indebida atribución de identidad o autoría, o esté en posesión de medios o instrumentos que faciliten dichas conductas, obtendrá la calificación de cero en el procedimiento de evaluación y, en su caso, podrá ser objeto de sanción, previa apertura de expediente disciplinario".

    OBSERVACIONES DEL EQUIPO DOCENTE

    EVALUACIÓN

    El Sistema de Evaluación SE1 se realizará durante las clases. Para el Sistema de Evaluación SE2 se propondrá la entrega de material práctico a través del Aula Virtual. El Sistema de Evaluación SE3 consistirá en una prueba que se realizará a través de un llamamiento en los términos que se describen en la sección Sistemas de Evaluación.

    Mientras la asignatura no esté superada, la calificación de cada Sistema de Evaluación se conservará para convocatorias sucesivas del curso, esto es, hasta que la asignatura vuelva a impartirse.

    Los Sistemas de Evaluación SE1 y SE2 son recuperables. La recuperación debe ser notificada por el estudiante a través del Aula Virtual durante los 2 días siguientes a la publicación del llamamiento oficial de la convocatoria. Para SE1 la recuperación se realizará mediante una prueba oral que evalúe los conocimientos del alumno en relación con los contenidos teórico-prácticos vistos en clase, que se realizará en el mismo lugar y fecha que la prueba de evaluación SE3 de la convocatoria correspondiente. Para SE2 la recuperación se realizará mediante la entrega de los trabajos prácticos propuestos durante el curso a través del Aula Virtual para la fecha de la prueba de evaluación SE3 de la convocatoria correspondiente.

    OBJETIVOS DE DESARROLLO SOSTENIBLE

    Esta asignatura no tiene vinculación con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Sin embargo, proporciona conocimientos básicos necesarios para su cumplimiento.