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Ecole Universitaire de Physique et d’Ingénierie SYLLABUS MASTER Traitement du S

Ecole Universitaire de Physique et d’Ingénierie SYLLABUS MASTER Traitement du Signal et des Images PARCOURS Imagerie et Technologie pour la Médecine (TechMed) 1ère année Ecole Universitaire de Physique et d’Ingénierie Présentation La médecine actuelle fait appel à de plus en plus de technologies matérielles et logicielles. Elles permettent de faciliter l’accès aux données, d’aider au diagnostic, ou encore de guider et de sécuriser le geste. Ce domaine est par essence multidisciplinaire. Il est nécessaire d’avoir des connaissances académiques en informatique (programmation, développement d’applications, périphériques mobiles et connectés…) et en sciences de l’ingénieur (signal, image, automatique, robotique, mécanique, simulation numérique…), mais également une connaissance pratique du milieu médical pour être à même d’en comprendre les enjeux. Les débouchés concernent soit les structures hospitalières, soit les entreprises dont les clients sont les hôpitaux et les professionnels de Santé. L’expérience des années passées a clairement montré la valeur ajoutée auprès des entreprises d’un enseignement médical intégré à un contenu à dominante informatique / EEA. La connaissance du système de santé et plus précisément du milieu hospitalier, du vocabulaire et des problématiques médicales est un atout majeur pour toute entreprise dont l’activité est dédiée aux logiciels et aux dispositifs médicaux. Première année du Master TechMed La première année du Master (M1) correspond à une formation de 60 ECTS. Elle s’articule autour d’un tronc commun scientifique qui permet une harmonisation des connaissances d’étudiants issus de cursus différents soit en informatique, soit en sciences pour l’ingénieur. Une spécialisation a lieu en cours d’année, avec une introduction progressive à des connaissances en imagerie, simulation ou encore en réalité virtuelle... Responsable pédagogique Laurent SARRY Email : laurent.sarry@uca.fr Téléphone : 04 73 17 81 23 Ecole Universitaire de Physique et d’Ingénierie Semestre 1 ECTS Heures Intitulé et descriptif des UE CM TD TP 3 15 15 Culture d'entreprise (Z4SCAU01) 3 6 24 Programmation C / C++ (Z445AU01) 3 6 7.5 16.5 Harmonisation Mathématique (Z445AU02) 3 11 11.5 7.5 Harmonisation Electronique / Signal (Z445AU03) 3 10.5 19.5 Image et vision par ordinateur (Z545CU01) 3 16.5 13.5 Traitement et transmission de l'information (Z445AU06) 3 6 7.5 16.5 Gestion de projet informatique (Z445AU08) 3 36 Travaux pratiques (Z445AU07) 3 10.5 10.5 6 Harmonisation Automatique / Mécanique (Z445AU04) 3 10 8 12 Développement parallèle et GPGPU (Z444AU01) 3 10.5 7.5 12 Modélisation des matériaux rigides et déformables par éléments finis (Z445AU05) Semestre 2 ECTS Heures Intitulé et descriptif des UE CM TD TP 3 19.5 Anglais (Z4SCAU02) 3 9 9 12 Développement terminal mobile et objets connectés (Z444BU01) 3 9 9 12 Réalité virtuelle (Z444BU04) 3 9 9 12 C++ avancé et programmation parallèle (Z444AU01) 18 Stage (Z444BU02) ou TER (Z444BU03) MASTER 1 Imagerie et Technologie pour la Médecine Unité d’enseignement 1 Culture d'entreprise Composition de l’UE Enseignant N om b re d' heures et typ e Pondération Culture d’entreprise Sophie LACHENAUD 15 h CM + 15 h TD 100% C om p étences visées : · Etre capable d’appréhender le fonctionnement de l’entreprise dans son environnement. · Connaître les caractéristiques d’un contrat de travail. · Savoir concevoir un dossier de candidature de stage efficace. · Se préparer à l’entretien. Contenu de l’UE : · L’entreprise, ses acteurs, son environnement. · Le contrat de travail, principales clauses. · CV et lettre de motivation : principes et application. · La phase de présentation en entretien. Evaluations de l’UE : · Une épreuve orale individuelle (50% de la note finale) · Une épreuve écrite (50% de la note finale) C onnaissances p réalab les : · SANS B ib liograp hie du cours : · Droit social Dalloz · Revues : Management, Capital C ode UE Z4SCAU01 C rédits EC T S 3 V olum e horaire ( h/ an) 30h Période 1er semestre Enseignants de l' UE Sophie LACHENAUD MASTER 1 Imagerie et Technologie pour la Médecine Unité d’enseignement 2 P rogrammation C / C++ Composition de l’UE Enseignant N om b re d' heures et typ e Pondération Program m ation C / C + + Christophe G UICHENEY 6 h CM + 2 4 h TP 100% C om p étences visées : · Avoir des bases solides dans un langage informatique structuré (langage C) · Acquérir un savoir- faire en programmation orientée obj et (P O O ) avec le langage C++ · Comprendre et pratiquer la P O O dans un environnement de ty pe Unix · Ecrire des algorithmes · Savoir analy ser un problè me et traduire un énoncé tex tuel en P O O Contenu de l’UE : · Rappels de langage C (ty pes de données, variables, opérateurs, instructions de contrô le d’ex écution, pointeurs, fonctions) · Introduction au C++ · O bj ets et classes en C++ · P rocessus d’héritage · Introduction au P oly morphisme Evaluations de l’UE : · Une épreuve de 10 questions en 10 minutes avec documents (10% de la note finale) · Une épreuve pratique de programmation C++ de 1h50 avec document (9 0% de la note finale) C onnaissances p réalab les : · P osséder des bases de programmation, quel que soit le langage (variables, affectations, E/ S, tests conditionnels, boucles, tableaux , fonctions) B ib liograp hie du cours : · The C++ P rogramming Language 4th edition – B . Stroustrup C ode UE Z445AU01 C rédits EC T S 3 V olum e horaire ( h/ an) 30h Période 1er semestre Enseignants de l' UE Christophe G UICHENEY MASTER 1 Imagerie et Technologie pour la Médecine Unité d’enseignement 3 Harmonisation Mathématique Composition de l’UE Enseignant N om b re d' heures et typ e Pondération Optimisation linéaire B enoit THUILO T 3hCM, 3hTD, 7 .5hTP , 7 .5h auto- formation 50% Optimisation non-linéaire F abien F ESCHET 3hCM, 4.5hTD, 9 hTP , 9 h auto- formation 50% Module 1 : op tim isation linéaire C om p étences visées : · Connaître l'ex istence et l'intérê t des techniques d'optimisation pour décrire des données · Savoir décider si un problè me d'optimisation peut ê tre traité par les moindres carrés et savoir alors formaliser et poser le problè me · Ê tre conscient des biais d'estimation possiblement amenés par les bruits de mesure et connaître les méthodes pour éliminer ce biais · Savoir ex ploiter ces notions pour décrire des données et identifier un sy stè me dy namique · Savoir conduire une ex périmentation pour disposer de données saines pour l'identification · Savoir implémenter ces algorithmes avec des logiciels tels que Matlab Contenu de l’UE : · Motivations pour décrire la relation entre plusieurs variables via une fonction analy tique · Identification d'une fonction paramétrique décrivant un j eu de données ex périmentales § Critè re des moindres carrés § Cas où la fonction analy tique est linéaire en les paramè tres → moindres carrés simples § Exemples : fonctions linéaires, polynomiales, exponentielles, sinusoïdales, coniques, … § Ex emples : approx imation de données par des fonctions B - Splines uniformes · Identification de l'équation récurrente modélisant un sy stè me dy namique linéaire § P rotocole opératoire pour acquérir des données appropriées pour l'identification (vérification de la linéarité, choix de la période d'échantillonnage, choix d'un signal d'entrée ex citant → S.B.P.A., filtrage et conditionnement des données, …) § Identification hors- ligne : o Minimisation de l'erreur d'équation → moindres carrés simples o Validation de l'identification → test de blancheur sur l'erreur de modè le o Mise en évidence d'un biais en présence de bruit o Elimination du biais → méthode des variables instrumentales § Identification en- ligne : o → moindres carrés récursifs : gain décroissant, facteur d'oubli, trace constante,… o Elimination du biais en présence de bruit : § Décorrélation par simulation § B lanchiment de l'erreur d'équation : modè le ARMAX , moindres carrés étendus C ode UE Z445AU02 C rédits EC T S 3 V olum e horaire ( h/ an) 30h Période 1er semestre Enseignants de l' UE F abien F ESCHET B enoit THUILO T Evaluations de l’UE : · Un ex amen écrit + un ex amen de TP C onnaissances p réalab les : · P rérequis en calcul matriciel · P rérequis en utilisation autonome du logiciel Matlab B ib liograp hie du cours : · 1 support de cours Module 2 : op tim isation non- linéaire C om p étences visées : · Connaître l'ex istence et l'intérê t des techniques d'optimisation non linéaire pour résoudre des problè mes · Savoir déterminer les conditions générales d’existence de zéros en dimension quelconque · Savoir déterminer les conditions générales d’existence d’extremum et leur caractérisation en dimension quelconque · Savoir implémenter ces algorithmes avec des logiciels tels que Matlab Contenu de l’UE : · Théorème d’existence de zéros et d’extremum en dimension 1 · Méthode de la corde, de la sécante et de New ton · Détermination du nombre de racines d’une fonction polynomiale sur R et dans un intervalle fini · Optimisation par les méthodes de l’approximation quadratique et du Golden search pour les uploads/Sante/ m1-techmed-syllabus.pdf