Descriptif
Evaluation : Analyse d'articles et rapports sur les TP.
Objectifs pédagogiques
Acquis d'apprentissageÀ l'issue de l'UE, l'élève sera capable de:
- Identifier un modèle d'images permettant de concevoir un algorithme de résolution d'un problème d'imagerie donné.
Précisions : Décrire et analyser un modèle de recalage permettant d’aligner deux images, ou un modèle déformable (snake, level-set) permettant de résoudre un problème de segmentation.
- Expliquer les principes physiques régissant la formation des principales modalités d’images médicales et microscopiques.
Exemples : Identifier les éléments de la chaine d’acquisition d’une modalité d’imagerie donnée permettant d’expliquer sur une image fournie le contraste observé entre deux structures ou l’origine d’un artefact observé.
- Identifier un modèle de modélisation de variabilité entre formes d’objets extraits d’images pour une analyse statistique sur une cohorte d’exemples.
Précisions : Décrire et analyser un modèle statistique de paramétrisation de formes. Expliquer la notion d’atlas de formes ou de modèle de déformations encodé par le modèle.
- Concevoir une chaine de traitements pour la segmentation ou le recalage adaptée aux propriétés visuelles des images à traiter.
Précisions : faire le choix d’un pré-traitements jugé nécessaire ou avantageux (par ex, débruitage d’image), d’une fonction de coût, d’une méthode d’initialisation, et d’une méthode de réglage des hyper-paramètres.
Compétences de rattachement (et justification)
- BC5.1 – Modéliser mathématiquement une situation, des données, des phénomènes physiques dans le contexte du numérique; Justification : BC5.1 – Modéliser mathématiquement une situation, des données, des phénomènes physiques dans le contexte du numérique
Analyse de systèmes d'acquisition d'images, et optimisation d'algorithmes de traitement d'images appliqués à la fin de la chaîne d'acquisition.
- BC5.2 – Concevoir un système de traitement de données, d’intelligence artificielle, d’apprentissage machine dans un objectif d’aide à la décision ou de recherche automatique d’information; Justification : Conception d'algorithmes de pré-traitement d'images suivis de recalage ou segmentation.
- BC5.4 – Tester, gérer un système de traitement de données, d’intelligence artificielle, d’apprentissage machine dans un objectif d’aide à la décision ou de recherche automatique d’information; Justification : L'UE propose plusieurs cas d’usages pour évaluer la qualité d’un outil d’aide à la décision.
Diplôme(s) concerné(s)
Parcours de rattachement
Pour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant
Bases du traitement des images, bases d'informatique
Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
IMA201 ou cours équivalent sur les bases du traitement d'images, bases d'informatique
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme M2 DATAAI - Data and Artificial Intelligence
Vos modalités d'acquisition :
- [C1] Rendus des travaux pratiques sur machine, dans lesquels les étudiants se forment à l'implémentation des méthodes de traitement d'images enseignées (TP)
- [C2] Présentation d’une étude par groupe d’un article de recherche dans le domaine. Note inidividuelle sur : présentation orale + réponses aux questions + question(s) soumise(s) à autre groupe
- [C3] Quizs individuels via E-Campus
Note = 0.4 *[C1] + 0.4*[C2] + 0.2 *[C3]
Validation pour Note >= 10.
- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant
Vos modalités d'acquisition :
- [C1] Rendus des travaux pratiques sur machine, dans lesquels les étudiants se forment à l'implémentation des méthodes de traitement d'images enseignées (TP)
- [C2] Présentation d’une étude par groupe d’un article de recherche dans le domaine. Note inidividuelle sur : présentation orale + réponses aux questions + question(s) soumise(s) à autre groupe
- [C3] Quizs individuels via E-Campus
Note = 0.4 *[C1] + 0.4*[C2] + 0.2 *[C3]
Validation pour Note >= 10.
- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
Vos modalités d'acquisition :
- [C1] Rendus des travaux pratiques sur machine, dans lesquels les étudiants se forment à l'implémentation des méthodes de traitement d'images enseignées (TP)
- [C2] Présentation d’une étude par groupe d’un article de recherche dans le domaine. Note inidividuelle sur : présentation orale + réponses aux questions + question(s) soumise(s) à autre groupe
- [C3] Quizs individuels via E-Campus
Note = 0.4 *[C1] + 0.4*[C2] + 0.2 *[C3]
Validation pour Note >= 10.
- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
- Crédit d'UE électives acquis : 2.5
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Programme détaillé
- Recalage : bas niveau (pixels), puis niveau intermédiaire (points d'intérêt).
- Analyse statistique de forme.
- Représentation par graphes et recalage structurel par mise en correspondance de graphes.
- Principes physiques des acquisitions en imagerie par rayons X et imagerie par résonance magnétique.
- Applications en imagerie cérébrale, cardio-vasculaire, de la rétine, imagerie dermoscopique
Mots clés
Traitement d'images, imagerie médicale, imagerie biologique, segmentation, recalage, modèle de formesMéthodes pédagogiques
Les concepts sont présentés en cours magistral, et mis en application en TP. Les TPs sont à travailler et éventuellement à compléter en autonomie pour pouvoir rendre un compte-rendu de TP après la séance.En plus du travail sur les cours et TP, le travail personnel consiste en une présentation d’étude d’article de recherche à réaliser par groupe.