Bioinstrumentation

Enseignants

Mouraux André; Verleysen Michel;

Langue
d'enseignement

Anglais

Thèmes abordés

L'instrumentation biomédicale présente ses exigences propres en termes de complexité du contexte, analyse des besoins, difficultés d'interfaçage des éléments techniques au monde biologique et problèmes de sécurité. Ces principes fondamentaux seront abordés à partir d'exemples concrets d'applications médicales ou biologiques décrites dans leurs objectifs, méthodes, résultats et limites. 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.

Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :
1	Eu égard au référentiel AA du programme « Master ingénieur civil biomédical », ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants : AA1.1, AA1.2, AA1.3 AA2.1, AA2.2, AA2.3, AA2.4 AA3.2 AA6.1, AA6.2, AA6.3 Plus précisément, au terme du cours, l'étudiant sera capable de : comprendre les exigences particulières de l'instrumentation biomédicale percevoir chaque application médicale dans son contexte aborder la littérature concernant la bioinstrumentation mettre en oeuvre 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 oeuvre d'algorithmes simples (linéaires et non-linéaires) d'analyse de données comprendre et utiliser les méthodes fondamentales de traitement et de filtrage des signaux

Contenu

• spécificité des mesures et des instruments en clinique et en biologie
• stimulation et 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

Méthodes d'enseignement

En raison de la crise du COVID-19, les informations de cette rubrique sont particulièrement susceptibles d’être modifiées.

cours magistral en auditoire si les conditions sanitaires le permettent, avec retransmission et/ou enregistrement video si les conditions sanitaires l’exigent.  Travaux pratiques encadrés sur ordinateur.  Rencontres avec des utilisateurs et/ou fabricants de bioinstruments (clinique, développement pharmacologique, fabricants d'instruments biomédicaux) si les conditions sanitaires le permettent.

Modes d'évaluation
des acquis des étudiants

En raison de la crise du COVID-19, les informations de cette rubrique sont particulièrement susceptibles d’être modifiées.

Examen oral à livre fermé.  Les modalités d’examen pourront être adaptées en fonction des conditions sanitaires et du nombre d'étudiants inscrits.

Autres infos

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Ressources
en ligne

http://moodleucl.uclouvain.be/course/view.php?id=86

Bibliographie

Les transparents présentés lors des exposés théoriques, de même que quelques articles scientifiques de référence, sont disponibles sur Moodle.

Faculté ou entité
en charge

GBIO