Programme des cours 2022-2023
BIMV3110-1  
Traitement informatique des images médicales, Traitement informatique des images médicales
Durée :
32h Th
Nombre de crédits :
Bachelier : technologue en imagerie médicale3
Nom du professeur :
Jérome PLUMAT
Coordinateur(s) :
Jérome PLUMAT
Langue(s) de l'unité d'enseignement :
Langue française
Organisation et évaluation :
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
Unités d'enseignement prérequises et corequises :
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement :
L'unité d'enseignement est consacrée à l'enseignement des méthodes d'analyse quantitative et qualitative des images médicales.


Des démonstrations et exercices pratiques dans le langage de programmation python permettent de mettre en pratique les concepts théoriques au travers d'exemples appliqués à des images génériques ou des images médicales anatomiques et fonctionnelles. 


° THEORIE :

Notions d'imagerie digitale 2D et 3D

  • Python et la librarie sitk,
  • Histogramme,
  • Échantillonnage,
  • Segmentation,
  • Opérations morphologies mathématiques et convolution,
  • Et diverses applications.
° Excercices :

Des exercices permettant d'illustrer les notions de théorie sont donnés et corrigés lors du cours suivant.

° TRAVAUX PRATIQUES :

Des exercices pratiques en lien direct avec les notions théoriques vues sont proposés aux étudiants. Ils consistent à utiliser les différents éléments de traitements sur des images numériques, médicales et autres. Ces travaux pratiques sont des travaux de programmation python.



 
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement :
Au terme de cette unité d'enseignement, l'étudiant sera capable
- D'utiliser le vocabulaire adéquat en vue d'expliquer, de démontrer différents concepts vus aux cours théoriques.
- De maitriser les notions théoriques relatives aux images et aux matrices.
- Maitriser et restituer les conceptes et les différents outils algorithmiques (translation, rotation, segmentation, etc.) présentés lors du cours.
- De maitriser le langage python de manière à produire un code fonctionnel de traitement d'image à l'aide de la libraire SimpleITK répondant au problème soumis à l'étudiant.
- De répondre à des questions théoriques et pratiques sur feuilles lors d'un examen.
- De produire un code de traitement d'image permettant de réaliser une suite d'opérations algorithmiques demandées lors d'un examen sur station.

 


Compétence(s) - Capacité(s):

C1 - S'impliquer dans sa formation et dans la construction de son identité professionnelle
- CA1.1 -Participer activement à l'actualisation de ses connaissances et de ses acquis professionnels
- CA1.6 -Exercer son raisonnement scientifique

C7 - Assurer une qualité d'image interprétable par le médecin
- C7.2 -Traiter les images obtenues
Savoirs et compétences prérequis :
Prérequis :

- BIMV2130-1 - Traitement du signal et de l'image
 
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
/ 

 
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride) :
Présentiel:
- exposés ex cathedra pour expliquer les principes théoriques.
- exercices pratiques pour mettre en oeuvre la théorie.
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
Les diaporamas du cours théorique sont disponibles sur la plateforme pédagogique Moovin.
Modalités d'évaluation et critères :
Responsable de l'évaluation: Jérôme Plumat
 
Langue de l'évaluation: Français
 
Mode d'évaluation et pondération: 100%

- 90% de la cote finale sera basée sur les examens. Seront à présenter :

  • Un examen écrit pour évaluer les notions théoriques sous forme de questions théoriques et pratiques.
  • Un examen pratique sur machine demandant de produire un code python répondant aux questions et aux exigences demandées.
- 10% de la cote finale sera basée sur la remise des travaux pratiques en cours d'années. Ces travaux seront à remettre au plus tard la veille du travail pratique suivant.

 

L'évaluation de cette UE est intégrée et constitue dès lors un tout indécomposable. Cela exclut automatiquement : toute dispense partielle issue d'une année antérieure, toute dispense partielle au sein de l'année académique, toute dispense partielle acquise cette année pour les années à venir.

 

[extrait du RGE]

L'étudiant qui ne participe pas assidument aux activités d'enseignement peut se voir refuser la participation aux épreuves.

Les présences seront prises pendant les activités d'apprentissage. Un étudiant qui lors de ces prises de présences, sans motif valable, ne sera pas suffisament présent peut se voir refuser l'accès à l'examen.
Stage(s) :
Remarques organisationnelles :
Tenant compte de la situation sanitaire et du Protocole pour la reprise des cours dans l'enseignement supérieur émanant de la Ministre Glatigny, les modalités prévues pour l'organisation et l'évaluation de l'Unité d'enseignement sont susceptibles d'être modifiées en cas d'évolution du risque épidémique et d'un retour vers un confinement total ou partiel.
Contacts :
jerome.plumat@vinci.be