Td corrigé S1 - Examen corrige pdf

S1 - Examen corrige

TD. 26 h. Total d'heures. 60h. Responsables : POULAIN Bernard (DR,CNRS) .... La vie, c'est le mouvement (Eléments de mécanique des milieux continus ...




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UE :
Image et Biologie
(M2)
quantification et modelisation en biologie

Semestre S2


ECTS : 3
COURS
INTEGRES
13 h
TD
26 h


Total d’heures
60hResponsables : POULAIN Bernard (DR,CNRS) Discipline :Neurosciences, UPR2356, Laboratoire de la Neurotransmission et sécrétion neuroendocrine, 5, rue Blaise Pascal 67084, Strasbourg, Tél : 03 88 45 66 77 Fax : 03 88 60 16 64, Mail : poulain@neurochem.u-strasbg.fr
RODEAU  Jean-Luc, (CR,CNRS), Discipline : Neurosciences, UMR7519, Laboratoire de Neurophysiologie cellulaire et intégrée, 21, rue René Descartes, 67084, Strasbourg, Tél : 03 90 24 14 61 Fax : 03 88 61 33 47 Mail : jlr@neurochem.u-strasbg.fr

Module au choix : OUI

Pré-requis : Connaissances générales en biologie.OBJECTIFS DE L’ENSEIGNEMENT
Etude des relations entre un paramètre physique ou chimique identifié et/ou quantifié et l’évènement biologique correspondant. Elaboration de modèles biologiques, étude de leur valeur au plan prédictif et de leur intérêt pour la connaissance du système biologique étudié. Etude critique des valeurs expérimentales obtenues.
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PROGRAMME DETAILLE :
Chap. I.- MODELISATION EN BIOLOGIE
Chap. II.- ANALYSE DYNAMIQUE DES SYSTEMES COMPARTIMENTES
Chap. III.- ANALYSE DES SYSTEMES A L’EQUILIBRE
Chap.IV.- AJUSTEMENT DE MODELES AUX DONNEES EXPERIMENTALES
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APPLICATIONS (TD ou TP)
Voir volumes horaires ci-dessus.
Etude de cas pratiques
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COMPETENCES ACQUISES
Apprendre à acquérir et quantifier des données biologiques, à analyser ces données, à élaborer un modèle descriptif, interprétatif et prédictif. Maîtriser les outils conceptuels et logiciels (modélisation, simulation) nécessaires à la mise en œuvre de ces modèles.
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Dispositif d’évaluation des enseignements et modalités d'examen :

Contrôle continu (3/4) ; contrôle terminal (1/4)



TRANCHE
2A
ISPVTitre de l’enseignement
Ingénierie et sciences physiques du vivantCode matière
?ECTS
?COURS
25hTD
/TP
TPEProjet
/Total d’heures
25hResponsable :
Baumgartner DanielEnseignants :
Baumgartner DanielPré-requis :
Notions de mécanique tensorielle.OBJECTIFS DE L’ENSEIGNEMENT
Acquérir les outils nécessaires à la modélisation de la continuité entre l’inerte, le vivant et le mental.
Illustrer la pertinence des méthodes classiques de l’ingénieur pour appréhender le vivant et le mental.
Donner un aperçu des métiers liés à la maîtrise de cette double compétence physique et vivant.
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PROGRAMME DETAILLE
La vie, c’est le mouvement (Eléments de mécanique des milieux continus – Application de la mécanique des milieux continus à la statique des structures (dans le cadre de la théorie des poutres) et à la dynamique des structures (dans le cadre de l’analyse en vibrations de structures telles les os longs : fémur, humérus …) – Eléments d’analyse modale, de fonctions de transferts et de signature mécanique d’une structure – Exemples d’élasticité linéaire par les méthodes variationnelles et application à la déformation en flexion-extension, tension-compression et torsion de milieux continus tels les os longs – Autres exemples de tissus vivants appréhendés sous l’angle de la biomécanique musculaire squelettique des chocs et des vibrations : tête, colonne cervicale … – Eléments d’ergonomie et de biomécanique du sport – Eléments de protection contre les chocs et les impacts).
L’outil numérique (Introduction à la résolution de problèmes de mécanique par la méthode des éléments finis – Eléments d’analyse numérique – Mécanique numérique).
Traitement de l’information par le vivant, et métrologie du vivant et du mental (Description de la métrologie sensorielle – Analyse de la perception – Exemple de capteur d’accélération pour la transformation mécano-neurale d’information : les canaux semi-circulaires et les otolithes – Exemple de contrôle neurologique – Exemple de contrôle adaptatif – Eléments de cognition et comparaison avec les outils de l’intelligence artificielle).
Un domaine en plein développement : la chirurgie virtuelle (Principes généraux – Apports du traitement d’image – Apports de la mécanique des milieux continus – Apports de l’automatique).
Imagerie fonctionnelle (Physique d’un imageur – Physique d’un processus vivant analysé – Problèmes d’interprétations).
Physiologie (Eléments de physiologie du système nerveux central chez les vertébrés).
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APPLICATIONS (TPE)
Réalisation de modèles par éléments finis simples à l’aide du logiciel de maillage HYPERMESH et du code de calcul RADIOSS CRASH.
Problèmes liés à la cognition.
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COMPETENCES ACQUISES
Maîtrise des outils nécessaires à la modélisation de la continuité entre l’inerte, le vivant et le mental.
Connaissance des méthodes classiques de l’ingénieur pour appréhender le vivant et le mental.
Connaissance des métiers liés à la maîtrise de cette double compétence physique et vivant.
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BIBLIOGRAPHIE
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UE :
Image et microscopie
(M4)
Notions pratiques d’analyse et de traitement d’images

Semestre S1


ECTS :
3
CI
12 h
TD
24 h
TP


Projet
Total d’heures
40h
Enseignant :
MUTTERER Jérôme, IR2 CNRS, IBMP,
Tel : 03 8841 72 16, Fax : 03 8861 44 42,
Mail : jerome.mutterer@ibmp-ulp.u-strasbg.fr

Module au choix : oui

Pré-requis : Connaissances de base en informatiqueOBJECTIFS DE L’ENSEIGNEMENT
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PROGRAMME DETAILLE
COURS :
1- Notion d’image numérique.
2- Rappels sur les méthodes d’acquisition.
3- Théorie des filtres numériques.
4- Opérations ponctuelles
5- Opérations spatiales
6- Filtres linéaires, non linéaires
7- Segmentations et détection d’objets
8- Théorie de la déconvolution
9- Introduction à la programmation de routines de traitement d’images.
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APPLICATIONS (TD ou TP)
1- Installation et prise en main du logiciel ImageJ.
2- Traitements de bases : opérations sur les images binaires opérations sur les couches, histogrammes, filtres numériques, palettes.
3- Analyse d’images : calibration, mesure, quantification du signal, détection d’objets.
4- Automatisation du traitement pour appliquer les mêmes opérations à une série d’images.
5- Travail sur des piles d’images ou sur séquences d’images.
6- Acquisition de la PSF sur un microscope confocal et sur un microscope de champ large
7- Simulation informatique de la PSF d’un instrument Convolution / Déconvolution 2D Déconvolution 3D
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COMPETENCES ACQUISES
Les étudiants devront être capables d’utiliser les fonctions d’un logiciel d’imagerie pour résoudre un problème d’ordre biologique. Ils devront comprendre le traitement appliqué par chaque fonction sur l’image d’origine, en évaluer l’intérêt et les limites.
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Dispositif d’évaluation des enseignements et modalités d'examen : contrôle continu lors des travaux pratiques et contrôle terminal de la réalisation d’un projet en imagerie biologique.












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