Melhore a sua capacidade de diagnóstico explorando as novas técnicas próprias da Biomedicina. Tornar-se-á num profissional muito mais eficaz e preparado” 

A Biomédica está a revolucionar os processos clínicos. Atualmente, é muito mais simples e eficiente realizar diagnósticos utilizando testes próprios com tecnologia de ponta. Por isso, é essencial para o médico manter-se atualizado relativamente a estes desenvolvimentos, pois apenas assim poderá dar uma resposta eficiente aos pacientes e às patologias complexas. Neste sentido, este Curso de especialização é único na medida em que oferece ao especialista um conhecimento totalmente atualizado e abrangente neste domínio, preparando-o para utilizar testes de alto nível na elaboração de diagnósticos clínicos.  

Ao longo do Curso de especialização, o médico vai aprofundar questões como a medicina nuclear, a imagiologia médica por ecografia, o processamento das imagens obtidas, a cirurgia guiada por imagem, a visão robótica, o Deep Learning e o Machine Learning aplicados à imagiologia médica, aplicações de hardware e software médico, biossensores, entre muitos outros aspetos. Graças a tudo isto, obterá uma noção muito mais completa do campo da biomedicina, podendo melhorar exponencialmente a sua atividade clínica quotidiana. 

E todo isto graças ao sistema de aprendizagem 100% online da TECH, que permitirá ao médico conciliar os estudos com a sua carreira profissional. Além disso, poderá desfrutar de inúmeros recursos didáticos multimédia como vídeos de procedimentos, resumos interativos, estudos de caso ou masterclasses, sempre supervisionados por um corpo docente especialista neste área da medicina.

O futuro da medicina passa pela integração de novas tecnologias para o diagnóstico e monitorização de numerosos pacientes. Não fique para trás e especialize-se com este Curso de especialização 100% online”  

Este Curso de especialização em Engenharia de Diagnóstico e Monitorização Clínica conta com o conteúdo científico mais completo e atualizado do mercado. 
As suas principais caraterísticas são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Biomédica 
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático fornece informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional 
• Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação pode ser utilizado para melhorar a aprendizagem 
• A sua ênfase especial em metodologias inovadoras  
• Palestras teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual 
• Possibilidade de aceder ao conteúdo a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet  

Estude com a experiência de um corpo docente de especialistas e atualize-se para poder aplicar à sua atividade diária os últimos desenvolvimentos em Biomedicina do diagnóstico”

O corpo docente do Curso de especialização inclui profissionais do setor que trazem a sua experiência profissional para esta especialização, para além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio.  
Graças ao seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educativa, o profissional terá acesso a uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente de simulação que proporcionará uma capacitação imersiva programada para se especializar em situações reais.  

A elaboração desta especialização baseia-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o instrutor deve tentar resolver as diferentes situações da atividade profissional que surgem ao longo do Curso de Especialização. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos.

Estudará com os conteúdos mais inovadores do mercado académico atual e com os recursos pedagógicos mais eficazes para consolidar a aprendizagem"

Explore a nanotecnologia e os dispositivos médicos e torne-se num especialista procurado por hospitais de grande prestígio internacional"

Este Curso de especialização em Engenharia de Diagnóstico e Monitorização Clínica está estruturado em três módulos especializados, através dos quais o médico ficará a conhecer os últimos desenvolvimentos em sistemas de armazenamento e transmissão de imagens médicas, geração e deteção de imagens em medicina nuclear, análise e segmentação de imagens, cirurgia guiada por imagens e fabrico de protótipos de biossensores, entre outros. 

A engenharia aplicada ao diagnóstico é essencial para o desenvolvimento da medicina. Neste Curso de especialização encontrará os conteúdos mais recentes na matéria para que se possa atualizar da melhor forma possível”  

Módulo 1 Imagens biomédicas

1.1. Imagens médicas 

1.1.1. Imagens médicas 
1.1.2. Objetivos dos sistemas de imagem em medicina 
1.1.3. Tipos de imagem 

1.2. Radiologia 

1.2.1. Radiologia 
1.2.2. Radiologia Convencional (RC) 
1.2.3. Radiologia digital 

1.3. Ecografia 

1.3.1. Imagem médica por ecografia 
1.3.2. Formação e qualidade de imagem 
1.3.3. Ecografia Doppler 
1.3.4. Implementação e novas tecnologias 

1.4. Tomografia computorizada 

1.4.1. Sistemas de imagem de TC 
1.4.2. Reconstrução e qualidade de imagem TC 
1.4.3. Aplicações clínicas 

1.5. Ressonância magnética 

1.5.1. Ressonância magnética (MRI) 
1.5.2. Ressonância e ressonância magnética nuclear 
1.5.3. Relaxamento nuclear 
1.5.4. Contraste tecidual e aplicações clínicas 

1.6. Medicina nuclear 

1.6.1. Geração e deteção de imagem 
1.6.2. Qualidade de imagem 
1.6.3. Aplicações clínicas 

1.7. Processamento de imagens 

1.7.1. Ruído 
1.7.2. Intensificação 
1.7.3. Histogramas 
1.7.4. Ampliação 
1.7.5. Processamento 

1.8. Análise e segmentação de imagens 

1.8.1. Segmentação 
1.8.2. Segmentação por regiões 
1.8.3. Segmentação por deteção de bordas 
1.8.4. Geração de biomodelos a partir de imagens 

1.9. Intervenções guiadas por imagem 

1.9.1. Métodos de visualização 
1.9.2. Cirurgias guiadas por imagem 

1.9.2.1. Planeamento e simulação 
1.9.2.2. Visualização cirúrgica 
1.9.2.3. Realidade Virtual (VR) 

1.9.3. Visão robótica 

1.10. Deep Learning e Machine Learning em imagiologia médica 

1.10.1. Tipos de reconhecimento 
1.10.2. Técnicas supervisionadas 
1.10.3. Técnicas não supervisionadas 

Módulo 2 Tecnologias biomédicas: biodispositivos e biossensores 

2.1. Dispositivos médicos 

2.1.1. Metodologia de desenvolvimento de produtos 
2.1.2. Inovação e criatividade 
2.1.3. Tecnologias CAD 

2.2. Nanotecnologia 

2.2.1. Nanotecnologia médica 
2.2.2. Materiais nanoestruturados 
2.2.3. Engenharia nano-biomédica 

2.3. Micro e nanofabricação 

2.3.1. Conceção de micro e nano produtos 
2.3.2. Técnicas 
2.3.3. Ferramentas de fabricação 

2.4. Protótipos 

2.4.1. Fabricação aditiva 
2.4.2. Prototipagem rápida 
2.4.3. Classificação 
2.4.4. Aplicações 
2.4.5. Casos de Estudo 
2.4.6. Conclusões 

2.5. Dispositivos de diagnóstico e cirúrgicos 

2.5.1. Desenvolvimento de métodos de diagnóstico 
2.5.2. Planeamento Cirúrgico 
2.5.3. Biomodelos e instrumentos feitos por impressão 3D 
2.5.4. Cirurgia assistida por dispositivos 

2.6. Dispositivos biomecânicos 

2.6.1. Protésicos 
2.6.2. Materiais inteligentes 
2.6.3. Mecatrónicos 

2.7. Biosensores 

2.7.1. O biossensor 
2.7.2. Deteção e transdução 
2.7.3. Instrumentação médica para biossensores 

2.8. Tipologia de biossensores (I): sensores óticos 

2.8.1. Refletometria 
2.8.2. Interferometria e polarimetria 
2.8.3. Campo evanescente
2.8.4. Sondas e guias de fibra ótica

2.9. Tipologia de biossensores (II): sensores físicos, eletroquímicos e acústicos 

2.9.1. Sensores físicos 
2.9.2. Sensores eletroquímicos 
2.9.3. Sensores acústicos 

2.10. Sistemas integrados 

2.10.1. Lab-on-a-chip 
2.10.2. Microfluidos 
2.10.3. Aplicação médica 

Módulo 3 Aplicações digitais de saúde em engenharia biomédica 

3.1. Aplicações digitais de saúde 

3.1.1. Aplicações de hardware e software médico 
3.1.2. Aplicações de software: sistemas de saúde digitais 
3.1.3. Usabilidade de sistemas de saúde digitais 

3.2. Sistemas de armazenamento e transmissão de imagem médica 

3.2.1. Protocolo de transmissão de imagem: DICOM 
3.2.2. Instalação de servidor de armazenamento e transmissão de imagens médicas: sistema PAC 

3.3. Gestão de bases de dados relacionais para aplicações de eHealth 

3.3.1. Bases de dados relacionais, conceito e exemplos 
3.3.2. Linguagem da base de dados 
3.3.3. Base de dados com MySQL e PostgreSQL 
3.3.4. Aplicações: ligação e utilizações em linguagem de programação web 

3.4. Aplicações de eHealth baseadas na web 

3.4.1. Desenvolvimento de aplicações web 
3.4.2. Modelo de desenvolvimento Web, infraestruturas, linguagens de programação e ambientes de trabalho 
3.4.3. Exemplos de aplicações web com as línguas: PHP, HTML, AJAX, CSS , Javascript, AngularJS, nodeJS 
3.4.4. Desenvolvimento de aplicações em frameworks web: Symfony e Laravel 
3.4.5. Desenvolvimento de aplicações em sistemas de gestão de conteúdos, CMS: Joomla e WordPress 

3.5. Aplicações Web num ambiente hospitalar ou clínico 

3.5.1. Aplicações para a gestão de pacientes: receção, marcação e recolha
3.5.2. Candidaturas para profissionais médicos: consultas ou cuidados médicos, registos médicos, relatórios, etc. 
3.5.3. Aplicações Web e móveis para doentes: pedidos de agenda, monitorização, etc. 

3.6. Aplicações de Telemedicina 

3.6.1. Modelos de arquitetura de serviços 
3.6.2. Aplicações da telemedicina: telerradiologia, telecardiologia e teledermatologia 
3.6.3. Telemedicina rural 

3.7. Aplicações com a Internet das Coisas Médicas, IoMT 

3.7.1. Modelos e arquiteturas 
3.7.2. Equipamento e protocolos de aquisição de dados médicos 
3.7.3. Aplicações: monitorização de pacientes 

3.8. Aplicações de saúde digital utilizando técnicas de inteligência artificial 

3.8.1. Aprendizagem automática ou Machine Learning 
3.8.2. Plataformas computacionais e ambientes de desenvolvimento 
3.8.3. Exemplos 

3.9. Aplicações digitais de saúde com Big Data 

3.9.1. Aplicações digitais de saúde com Big Data
3.9.2. Tecnologias utilizadas em Big Data
3.9.3. Casos de utilização de Big Data em saúde digital 

3.10. Fatores associados a aplicações bioinformáticas sustentáveis e tendências futuras

3.10.1. Quadro legal e regulamentar 
3.10.2. Boas práticas no desenvolvimento de projetos de aplicação de e-health 
3.10.3. Tendências futuras em aplicações de saúde digital

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