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Imagerie médicale & Bio-statistique + Projet

cours-biotech

Semestre

Niveau

Langage

Spécialisation

ECTS

Prérequis

Bases de biologies, base de python

Résultats d'apprentissage

Donner les connaissances nécessaires
– à la préparation d’une expérience correcte du point de vue statistique en fonction des objectifs de l’étude
– à la description et à l’analyse statistique des données recueillies
– pour interpréter correctement les résultats obtenus et pour savoir les communiquer.
Compétences visées
A l’issue de l’enseignement l’étudiant devra savoir :
– Aborder méthodiquement un protocole expérimental.
– Maîtriser les outils simples d’exploration des données.
– Maîtriser le choix d’un modèle statistique simple représentant au mieux les données.
– Maîtriser le choix d’un outil d’aide à la décision (test statistique) en adéquation au contexte expérimental.
De ce fait il doit pouvoir acquérir un regard critique lui permettant d’analyser
les résultats d’une enquête ou d’une expérience.

Contenu du cours

Ce cours couvre les différentes modalités modernes d’imagerie médicale que l’on rencontre fréquemment tant dans le diagnostic que pour l’aide aux
traitements du cancer.
Ce cours est axé sur 3 volets : théorie, programmation et communication. Il porte sur les bases théoriques de la probabilité, dans le contexte des dispositifs d’échantillonnage et des variables aléatoires. Loi normale à partir de laquelle sont étudiés les méthodes d’estimation par intervalle et les tests d’hypothèse. Modèles linéaires explorés avec des variables quantitatives, qualitatives et une combinaison de celles-ci et de leurs interactions.
Méthodes des moindres carrés et du maximum de vraisemblance. Modèles linéaires généralisés permettant l’analyse de fréquences et de proportions.
Programmation avec Python.
Les modalités de l’imagerie médicale
Reconstruction tomographique 2D et 3D
Traitement et analyse multimodal
Visualisation volumique
Python et Imagerie médical

Méthode d'évaluation

Devoir surveillé.