Especialización en Ingeniería del Diagnóstico y Seguimiento Clínico

Especialización

Online

$ 1.595 IVA inc.

Descripción

  • Tipología

    Especialización

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    450h

  • Duración

    6 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Clases virtuales

El diagnóstico clínico se está beneficiando cada vez más de la incorporación de nuevas herramientas tecnológicas. En este sentido, los últimos hallazgos en el área de la ingeniería biomédica han permitido que el médico consiga un diagnóstico
mucho más eficaz con un menor riesgo y tiempo. Por eso, y teniendo en cuenta que la biomedicina es un sector que no para de crecer, esta universidad presenta este programa en el que se profundiza en esas técnicas, ahondando en cuestiones como la tomografía computarizada o la ecografía Doppler, así como en la generación de biomodelos a partir de la imagen, entre otras cuestiones. Todo ello, mediante un sistema de enseñanza online y flexible que se adapta a las circunstancias del profesional para que pueda compaginar el estudio con otras tareas del día a día.

Información importante

Documentación

  • 623especializacion-ingenieria-diagnstico-seguimiento-cliniico.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Información relevante sobre el curso

Objetivos generales

Š Generar conocimiento especializado sobre los principales tipos de señales biomédicas y sus usos
Š Desarrollar los conocimientos físicos y matemáticos que subyacen a las señales biomédicas

Objetivos específicos

Módulo 1. Imágenes biomédicas
Š Desarrollar conocimiento especializado sobre la imagen médica, así como el estándar DICOM
Š Analizar la técnica radiológica para la obtención de imágenes médicas, aplicaciones clínicas y aspectos influyentes en el resultado

Módulo 2. Tecnologías biomédicas: biodispositivos y biosensores
Š Generar conocimiento especializado en la concepción, diseño, implementación operación de dispositivos médicos a través de las tecnologías usadas en este campo

Teniendo plena consciencia de que la Biomedicina es el futuro de la práctica médica, TECH ha diseñado este completo programa que tiene como objetivo ofrecer al especialista los conocimientos más actualizados en el uso de tecnología punta para el diagnóstico y seguimiento del paciente. Por ello, esta especialización compone una gran oportunidad en manos del médico, ya que podrá aprender de un modo 100% compatible con su actividad profesional, a su ritmo y por medio de las herramientas pedagógicas altamente efectivas.

Este Expero Universitario en Ingeniería del Diagnóstico y Seguimiento Clínico contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado.

Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal* con acuse de recibo su correspondiente título de Experto Universitario emitido por TECH Universidad Tecnológica.

El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Experto Universitario, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.

Título: Experto Universitario en Ingeniería del Diagnóstico y Seguimiento Clínico
N.º Horas Oficiales: 450 h.

Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.

Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente, calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.

Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad.

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Materias

  • Imagen
  • Ingeniería
  • Diagnóstico
  • Bases de Datos
  • Instalación
  • Almacenamiento
  • Software
  • Salud digital
  • Ingeniería biomédica

Profesores

Carlos Ruiz Díez

Carlos Ruiz Díez

Profesor

Temario

Módulo 1. Imágenes biomédicas

1.1. Las imágenes médicas

1.1.1. Imagen médica
1.1.2. Objetivos de los sistemas de imagen en la medicina
1.1.3. Tipos de imagen

1.2. Radiología

1.2.1. Radiología
1.2.2. Radiología convencional
1.2.3. Radiología digital

1.3. Ultrasonidos

1.3.1. Imagen médica por ultrasonidos
1.3.2. Formación y calidad de imagen
1.3.3. Ecografía Doppler
1.3.4. Implementación y nuevas tecnologías

1.4. Tomografía computarizada

1.4.1. Sistemas de imagen TC
1.4.2. Reconstrucción y calidad de imagen TC
1.4.3. Aplicaciones clínicas

1.5. Resonancia magnética

1.5.1. Imágenes por resonancia magnética (IRM)
1.5.2. Resonancia y resonancia magnética nuclear
1.5.3. Relajación nuclear
1.5.4. Contraste de tejidos y aplicaciones clínicas

1.6. Medicina nuclear

1.6.1. Generación y detección de imagen
1.6.2. Calidad de imagen
1.6.3. Aplicaciones clínicas

1.7. Procesamiento de imágenes

1.7.1. Ruido
1.7.2. Intensificación
1.7.3. Histogramas
1.7.4. Magnificación
1.7.5. Procesado

1.8. Análisis y segmentación de imágenes

1.8.1. Segmentación
1.8.2. Segmentación por regiones
1.8.3. Segmentación por detección de bordes
1.8.4. Generación de biomodelos desde imagen

1.9. Intervenciones guiadas por imagen

1.9.1. Métodos de visualización
1.9.2. Cirugías guiadas por imágenes

1.9.2.1. Planificación y simulación
1.9.2.2. Visualización quirúrgica
1.9.2.3. Realidad virtual

1.9.3. Visión robótica

1.10. Deep Learning y Machine Learning en imagen médica

1.10.1. Tipos de reconocimiento
1.10.2. Técnicas supervisadas
1.10.3. Técnicas no supervisadas

Módulo 2. Tecnologías biomédicas: biodispositivos y biosensores

2.1. Dispositivos médicos

2.1.1. Metodología de desarrollo del producto
2.1.2. Innovación y creatividad
2.1.3. Tecnologías CAD

2.2. Nanotecnología

2.2.1. Nanotecnología médica
2.2.2. Materiales nano-estructurados
2.2.3. Ingeniería nano-biomédica

2.3. Micro y nanofabricación

2.3.1. Diseño de micro y nano productos
2.3.2. Técnicas
2.3.3. Herramientas para la fabricación

2.4. Prototipos

2.4.1. Fabricación aditiva
2.4.2. Prototipado rápido
2.4.3. Clasificación
2.4.4. Aplicaciones
2.4.5. Casos de estudio
2.4.6. Conclusiones

2.5. Dispositivos diagnósticos y quirúrgicos

2.5.1. Desarrollo de métodos diagnósticos
2.5.2. Planificación quirúrgica
2.5.3. Biomodelos e instrumental fabricados mediante impresión 3D
2.5.4. Cirugía asistida mediante dispositivos

2.6. Dispositivos biomecánicos

2.6.1. Protésicos
2.6.2. Materiales inteligentes
2.6.3. Ortésicos

2.7. Biosensores

2.7.1. El biosensor
2.7.2. Sensado y transducción
2.7.3. Instrumentación médica para biosensores

2.8. Tipología de los bio-sensores (I): sensores ópticos

2.8.1. Reflectometría
2.8.2. Interferometría y polarimetría
2.8.3. Campo Evanescente
2.8.4. Sondas y guías de fibra óptica

2.9. Tipología de los bio-sensores (II): sensores físicos, electroquímicos y acústicos

2.9.1. Sensores físicos
2.9.2. Sensores electroquímicos
2.9.3. Sensores acústicos

2.10. Sistemas integrados

2.10.1. Lab-on-a-chip
2.10.2. Microfluídica
2.10.3. Aplicaciones médicas

Módulo 3. Aplicaciones en salud digital en ingeniería biomédica

3.1. Aplicaciones en salud digital

3.1.1. Las aplicaciones de hardware y software médico
3.1.2. Aplicaciones de software: sistemas de salud digital
3.1.3. Usabilidad de sistemas de salud digital

3.2. Sistemas de almacenamiento y transmisión de imágenes médicas

3.2.1. Protocolo de transmisión de imágenes: DICOM
3.2.2. Instalación de servidor de almacenamiento y transmisión de imágenes médicas: sistema PAC

3.3. Gestión de bases de datos relacionales para aplicaciones en salud digital

3.3.1. Base de datos relacionales, concepto y ejemplos
3.3.2. Lenguaje de bases de datos
3.3.3. Base de datos con MySQL y PostgreSQL
3.3.4. Aplicaciones: conexión y usos en lenguaje de programación web

3.4. Aplicaciones en salud digital basados en desarrollo web

3.4.1. Desarrollo de aplicaciones web
3.4.2. Modelo, infraestructura, lenguajes de programación y entornos de trabajo de desarrollo web
3.4.3. Ejemplos de aplicaciones web con los lenguajes: PHP, HTML, AJAX, CSS, Javascript, AngularJS, nodeJS
3.4.4. Desarrollo de aplicaciones en frameworks web: Symfony y Laravel
3.4.5. Desarrollo de aplicaciones en Sistemas de gestión de contenidos, CMS: Joomla y WordPress

3.5. Aplicaciones Web en un entorno hospitalario o centro clínico

3.5.1. Aplicaciones para la gestión de pacientes: recepción, agendamientos y cobros
3.5.2. Aplicaciones para los profesionales médicos: consultas o atenciones médicas, historia clínica, informes
3.5.3. Aplicaciones web y móvil para Pacientes: solicitudes de agenda, monitorización

3.6. Aplicaciones de telemedicina

3.6.1. Modelos de arquitectura de servicios
3.6.2. Aplicaciones de telemedicina: telerradiología, telecardiología y teledermatología
3.6.3. Telemedicina rural

3.7. Aplicaciones con el Internet de las cosas médicas, IoMT

3.7.1. Modelos y arquitecturas
3.7.2. Equipos y protocolos de adquisición de datos médicos
3.7.3. Aplicaciones: monitorización de pacientes

3.8. Aplicaciones en salud digital con técnicas de inteligencia artificial

3.8.1. Aprendizaje automático o Machine Learning
3.8.2. Plataformas computacionales y entornos de desarrollo
3.8.3. Ejemplos

3.9. Aplicaciones en salud digital con Big Data

3.9.1. Aplicaciones en salud digital con Big Data
3.9.2. Tecnologías utilizadas en Big Data
3.9.3. Casos de uso de Big Data en salud digital

3.10. Factores asociados a las aplicaciones en salud digital sostenible y tendencias de futuro

3.10.1. Marco legal y regulatorio
3.10.2. Buenas prácticas en desarrollo de proyectos de aplicaciones en salud digital
3.10.3. Tendencias de futuro en aplicaciones en salud digital

Especialización en Ingeniería del Diagnóstico y Seguimiento Clínico

$ 1.595 IVA inc.