Especialización en Ingeniería del Diagnóstico y Seguimiento Clínico

TECH

Especialización

Online

$ 1.395 IVA inc.

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Descripción

  • Tipología

    Especialización

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    450h

  • Duración

    6 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

    Sí

  • Clases virtuales

    Sí

Los últimos avances tecnológicos y científicos en el área de la Ingeniería Biomédica, han traído consigo novedosas herramientas de diagnóstico y seguimiento clínico. Así, hay una serie de procedimientos de detección de patologías por imagen que solo han sido posibles gracias a la incorporación de la disciplina biomédica. Este programa profundiza en esas técnicas, ahondando en cuestiones como la , así como en la generación de
biomodelos a partir de la imagen, entre muchas otras. Todo ello, mediante un sistema de enseñanza online que se adapta a las circunstancias del profesional.

Información importante

Documentación

  • 125especializacion-ingenieria-diagnostico-seguimiento-clinico-tech-latam.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
Š Fundamentar los principios que rigen los sistemas de análisis y procesamiento de señal

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 y operación de dispositivos médicos a través de las tecnologías usadas en este campo
Š Determinar las principales tecnologías de prototipado rápido

El principal objetivo de este Experto Universitario en Ingeniería del Diagnóstico y Seguimiento Clínico es proporcionar al profesional los conocimientos más avanzados y actualizados en este ámbito en auge, de modo que pueda integrarlos en su práctica laboral convirtiéndose así, en un gran especialista. Al finalizar la titulación, por tanto, estará en posición de mejorar su perspectiva profesional gracias a los nuevos procedimientos aprendidos.

Este Experto Universitario en Ingeniería del Diagnóstico y Seguimiento Clínico contiene el programa 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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Opiniones

Materias

  • Arquitectura
  • Salud
  • Calidad
  • Radiología
  • Imágenes
  • Ingeniería
  • Gestión
  • Biomédicas

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 Learningy MachineLearning 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: Telemedicina, Telecardiologíay 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

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