L'insegnamento, obbligatorio per tutti gli studenti, si colloca al primo anno con il fine di fornire gli strumenti per l'analisi, la comprensione e l'estrazione dell'informazione da immagini e segnali biomedici. Esso intende quindi presentare le caratteristiche dei segnali biologici maggiormente utilizzati nella pratica clinica e quelle delle diverse tipologie di imaging diagnostico. Dal punto di vista ingegneristico, l'insegnamento presenta le tecniche di elaborazione che consentono, a partire dai dati grezzi ed acquisiti in-vivo, di estrarre le informazioni utili alla comprensione dei sistemi fisiologici del corpo umano.

Obiettivi comuni al trattamento delle immagini e dei segnali riguardano l'apprendimento delle tecniche di denoising, di campionamento, e di filtraggio. Per quanto concerne l'analisi dei segnali biomedici, lo studente apprenderà le tecniche base di stima spettrale, con l'obiettivo di valutarne le potenzialità cliniche in relazione al segnale biologico in analisi. Nel settore delle immagini mediche, lo studente familiarizzerà con i concetti di imaging morfologico e funzionale. Lo studente comprenderà la natura dell'informazione fisiologica portata dal dato sperimentale (sia esso un segnale o un'immagine).
Lo studente acquisirà la capacità di elaborare dati di interesse clinico per scopi diagnostici, per ricerca di base su sistemi fisiologici, o per calcolo computazionale. Obiettivo comune correlato è quello di indurre lo studente a sviluppare la capacità critica di scegliere, tra tutte le metodiche che costituiscono il corpo dell'insegnamento, quella che risulti di volta in volta la più appropriata secondo la tipologia di dato in analisi e secondo lo scopo dell'analisi stessa.
Questo insegnamento contribuisce a sviluppare l'autonomia di giudizio durante le esercitazioni di laboratorio.
I laboratori, in particolare, contribuiscono all'apprendimento dello studente, mettendolo a contatto con i più diffusi e perforanti strumenti per l'analisi e l'elaborazione di immagini e segnali biomedici. La continua evoluzione delle tecniche di base e dei corrispondenti strumenti computazionali porta lo studente ad apprendere, per ogni tipologia di segnale e/o immagine, la tecnica più diffusa, più semplice, più rapida, più accurata di analsisi.

Lo studente deve avere, di base, una buona preparazione sulla fisiologia ed anatomia umana.
Per seguire con profitto gli argomenti che costituiscono il programma dell'insegnamento è necessario avere una buona preparazione di teoria dei segnali. In particolare, è necessario conoscere approfonditamente la teoria della trasformata di Fourier e le relative proprietà. Inoltre, è necessaria la conoscenza della teoria dei sistemi lineari tempo ' invarianti (LTI).
Altri prerequisiti utili per una migliore comprensione dei temi trattati sono la conoscenza delle serie numeriche, dei fondamenti di teoria della stima, della statistica e della geometria.

La verifica dell'apprendimento delle conoscenze acquisite dallo studente avverrà in due fasi. Nella prima, lo studente dovrà affrontare un quesito inerente l'elaborazione delle immagini o dei segnali dal punto di vista pratico. Tale verifica verrà condotta al calcolatore. Lo studente verrà fornito di dati reali (siano essi segnali o immagini) e dovrà dimostrare la conoscenza degli strumenti di elaborazione necessari a risolvere quesiti di tipo clinico inerenti ai dati forniti. Per questa prima parte della verifica, lo studente è stimolato ad utilizzare tutto il codice prodotto durante le esercitazioni di laboratorio del corso. E' altresì ammesso l'utilizzo e la consultazione di libri, appunti, ed esercizi.
Una volta dimostrata la conoscenza tecnica degli strumenti di elaborazione, la seconda parte della verifica dell'apprendimento consiste in una prova orale, in cui lo studente dovrà rispondere a due domande: una inerente la teoria dell'elaborazione dei segnali ed una l'elaborazione delle immagini.