Bioinstrumentation
[GBIO2020]
[30h + 30h] 5 crédits
Cette activité se déroule pendant le 1er quadrimestre.
Enseignants : Jean Delbeke, Michel Verleysen
Langue d'enseignement : Français
Niveau : Second cycle
Objectifs (en termes de compétences)
" permettre aux étudiants de se familiariser avec les exigences particulières de l'instrumentation biomédicale
" initier les ingénieurs aux principaux domaines d'application biomédicale de façon à leur permettre de percevoir chaque application dans son contexte
" fournir aux étudiants ingénieurs les clefs indispensables pour aborder la littérature concernant la bioinstrumentation.
" appréhender les concepts de base liés à l'extraction d'information par l'analyse de données et de signaux
" appliquer ces principes à travers la mise en uvre d'algorithmes simples (linéaires et non-linéaires) d'analyse de données
" comprendre et utiliser les méthodes fondamentales de traitement et de filtrage des signaux
Objet de l'activité (principaux thèmes à aborder)
L'analyse des données fournies représente un élément majeur dans le développement de l'instrumentation biomédicale. L'information n'est exploitable que mise en forme et traitée de manière telle qu'elle mène à des conclusions et des décisions, par exemple en termes de diagnostic. L'analyse, la transformation, le filtrage des données, ainsi que l'apprentissage automatique sont des concepts intimement liés aux mesures elles-mêmes. Le cours consistera à aborder ces thèmes, exemples et concepts, à les situer dans leur contexte, à percevoir la signification et l'impact de l'instrumentation biomédicale, à développer une capacité d'analyse des données et des signaux, à appréhender les méthodes fondamentales d'acquisition de l'information, et à donner les bases nécessaires à l'apprentissage des méthodes plus avancées.
Résumé : Contenu et Méthodes
" spécificité des mesures et des instruments en clinique et en biologie
" la stimulation et l'enregistrement électrique et magnétique
" utilisation des autres formes d'énergie (indications, méthodes et intérêt)
" notions de sécurité (protection du patient et des utilisateurs, aseptie et stérilisation, compatibilité du matériel)
" exemples d'application, en particulier celles nécessitant une analyse mathématique (ECG, polygraphie EEG, potentiels évoqués, etc..)
" méthodes descriptives d'analyse de données
" analyse mono- et multi-variée
" régression linéaire et non-linéaire
" classification
" analyse en composantes principales
" analyse fréquentielle de signaux, spectres et échantillonnage