Descriptif
- représentations par graphes,
- reconnaissance et mise en correspondance,
et sur les approches issues de l'intelligence artificielle :
- modélisation de l'incertain,
- fusion,
- représentations de haut niveau,
- approches guidées par des modèles de connaissances
La deuxième partie de l'UE propose un panorama de l'imagerie médicale, aussi bien du point de vue des techniques d'acquisition que des applications en traitement d'images, permettant de discuter les méthodes avancées de segmentation et de modélisation vues dans les UE précédentes :
- Reconstruction tomographique
- Principes physiques des acquisitions en imagerie par rayons X, imagerie ultrasonore, imagerie nucléaire, imagerie par résonance magnétique
- Applications en imagerie cérébrale, cardio-vasculaire, de la rétine, imagerie biologique
- Analyse de formes et recalage
Evaluation : Présentation orale d'une analyse d'article sur l'interprétation d'images. . Compte-rendu de TP et examen en imagerie médicale.
Objectifs pédagogiques
Diplôme(s) concerné(s)
Parcours de rattachement
Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
IMA201 ou cours équivalent sur les bases du traitement d'images, bases d'informatique
Pour les étudiants du diplôme Echange non diplomant
Bases du traitement des images, bases d'informatique
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
Vos modalités d'acquisition :
Analyse et discussion d'articles scientifiques, TP, examen oral
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
- Crédit d'UE électives acquis : 2.5
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Echange non diplomant
Vos modalités d'acquisition :
Analyse et discussion d'articles scientifiques, TP, examen oral
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Programme détaillé
Première partie sur les représentations structurelles :
- représentations par graphes,
- reconnaissance et mise en correspondance,
et sur les approches issues de l'intelligence artificielle :
- modélisation de l'incertain,
- fusion,
- représentations de haut niveau,
- approches guidées par des modèles de connaissances
Deuxième partie : panorama de l'imagerie médicale :
- Reconstruction tomographique
- Principes physiques des acquisitions en imagerie par rayons X, imagerie ultrasonore, imagerie nucléaire, imagerie par résonance magnétique
- Applications en imagerie cérébrale, cardio-vasculaire, de la rétine, imagerie biologique
- Analyse de formes et recalage