Logo ÉTS
Session
Cours
Responsable(s) Jean-Marc Lina

Se connecter
 

Sauvegarde réussie
La notification a été envoyée
Echec de sauvegarde
Avertissement
École de technologie supérieure

Responsable(s) de cours : Jean-Marc Lina


PLAN DE COURS

Automne 2024
GTS610 : Modélisation et traitement des signaux biomédicaux (3 crédits)





Préalables
Aucun préalable requis
Unités d'agrément




Qualités de l'ingénieur

Qn
Qualité visée dans ce cours  
Qn
  Qualité visée dans un autre cours  
  Indicateur enseigné
  Indicateur évalué
  Indicateur enseigné et évalué



Descriptif du cours
Au terme de ce cours, l’étudiante ou l’étudiant aura vu certaines techniques de base utilisées pour la modélisation et l'analyse des signaux biologiques à partir d’exemples concrets d’application de ces techniques aux besoins du milieu médical.

Présentation de quelques signaux biomédicaux importants : ECG, EEG, EMG, MEG, IRMf, etc. Signaux aléatoires. Modélisation linéaire et spectrale. Analyse temps-fréquence, estimation, filtrage. Détection de sources et problèmes inverses. Étude de cas tels qu'analyse et reconnaissance de signaux caractéristiques et de signatures de pathologie (détection des battements du cœur fœtal en ECG, épilepsie en EEG, etc.), élimination des artefacts des mouvements oculaires, détection des sources fonctionnelles en EEG et autres.

Séances de laboratoire portant sur l'utilisation de logiciels de simulation et d'analyse ayant pour but d’illustrer le contenu théorique du cours en faisant usage de données réelles et simulées.



Objectifs du cours

Ce cours vise à donner à l’étudiant(e) une introduction et les notions de base portant sur des caractéristiques des principaux signaux bioélectriques. Il a également pour but de familiariser l’étudiant(e) aux principes généraux des techniques numériques couramment utilisées dans l’analyse, le traitement  et la modélisation de ces derniers à des fins d'applications dans le domaine biomédical.




Stratégies pédagogiques

Les principaux moyens pédagogiques envisagés sont :

 

Cours magistraux (un (1) cours magistral par semaine)

  • Enseignement théorique, appuyé par des exemples d’applications.

Travaux pratiques de laboratoire (quatre (4) heures ou deux (2) heures par semaine)

  • Les étudiant(e)s forment des équipes de quatre étudiant(e)s au début de la session. Les membres de chaque équipe sont conjointement responsables de toutes les étapes menant à la présentation d’un rapport de laboratoire. Celui-ci doit être présenté deux semaines après la séance de laboratoire correspondante. Le dernier rapport de laboratoire doit être remis avant l’examen final. Aucun rapport de laboratoire remis en retard ne peut être accepté sans l’autorisation spéciale et préalable du professeur.



Utilisation d’appareils électroniques

Aucune restriction particulière




Horaire
Groupe Jour Heure Activité
01 Mardi 08:30 - 12:00 Activité de cours
Mercredi 08:30 - 12:30 Laboratoire aux 2 semaines



Coordonnées du personnel enseignant le cours
Groupe Nom Activité Courriel Local Disponibilité
01 Jean-Marc Lina Activité de cours jean-marc.lina@etsmtl.ca A-2465
01 Laboratoire aux 2 semaines



Cours
Date Contenus traités dans le cours Heures
 

1.  Introduction : principes et objectifs du traitement du signal biomédical

2 heures
  2.  Principaux signaux bioélectriques : origine et propriétés générales  2 heures
  3.  EMG, ECG et EEG 5 heures
  4.  Signaux et systèmes linéaires : réponse à l’impulsion, convolution 4 heures
  5.  Transformées de Laplace, de Fourier 3 heures
  6.  Filtrage analogique 2 heures
  7.  Transformée en z et filtrage numérique 5 heures
  8.  Processus aléatoires : introduction 3 heures
  9.  Modèles stochastiques 2 heures
  10. Estimation des processus: principes généraux 4 heures
  11. Introduction au problème de séparation de sources 1,5 heures
  12. Introduction aux analyses temps-fréquence 1,5 heures
  13. Techniques avancées du traitement du signal biomédical  (information mutuelle, complexité, systèmes non linéaires,…) 4 heures
  Total 39



Laboratoires et travaux pratiques
date Activité Lieu heures
11-sept Introduction matlab zoom 10:00 - 12:00
18-sept Detection complexe QRS (LABO 1) A2502 10:00 - 12:00
25-sept Detection complexe QRS (suite) zoom 10:00 - 12:00
2-oct Les signaux EEG / mini-projet zoom 9:00 - 11:00
9-oct Analyse signaux EEG (LABO 2) A2502 10:00 - 12:00
23-oct Analyse signaux EEG (suite) A2502 10:00 - 12:00
30-oct Séparation EEG foetal (LABO 3) A2502 10:00 - 12:00
6-nov Séparation EEG foetal (suite) A2502 10:00 - 12:00
13-nov Les signaux EMG / mini-projet (mi-étape) A2502 10:00 - 12:00
20-nov Analyse signaux EMG (LABO 4) A2502 10:00 - 12:00
27-nov Analyse signaux EMG (suite) A2502 10:00 - 12:00
4-dec Mini-projet (compte rendu oral) A2502 9:00 - 12:00

NOTE: En raison des mesures sanitaires en vigueur, les laboratoires EEG et EMG seront réalisés avec des données déjà acquises.

Retour des laboratoires: (uniquement format d’un script .m interpretable par la function publish de matlab, voir labo0_exemple dans le le labo0 (Intro MATLAB)):

Laboratoire Date
LABO 1 < 9 oct, 17:00 (5%)
Labo 2 < 6 nov, 17:00 (8%)
Labo 3 < 13 nov, 17:00, 17 h (5%)
Labo 4 < 6 dec, 17:00 (7%)



Utilisation d'outils d'ingénierie

 

  • Logiciel Matlab (traitement numérique des signaux)



Évaluation
Activité Description % Date
  Laboratoires (4 rapports de laboratoire) 32 %  
  Mini-Projet en équipe 12 %  
  Quiz (4) (20 dernieres minutes du cours, voir calendrier) 4 X 6% 24 %

 

  Examen final 32 %  

NOTES: Sauf avis contraire, les quizz seront faits en classe.




Dates des examens intra
# Intra Groupe(s) Date
1 1 24 septembre 2024
2 1 8 octobre 2024
3 1 5 novembre 2024
4 1 26 novembre 2024



Date de l'examen final
Votre examen final aura lieu pendant la période des examens finaux, veuillez consulter l'horaire à l'adresse suivante : https://www.etsmtl.ca/programmes-et-formations/horaire-des-examens-finaux


Politique de retard des travaux
Tout travail (devoir pratique, rapport de laboratoire, rapport de projet, etc.) remis en retard sans motif valable, c’est-à-dire autre que ceux mentionnés dans le Règlement des études (1er cycle, article 7.2.5/ cycles supérieurs, article 6.5.2) se verra attribuer la note zéro, à moins que d’autres dispositions ne soient communiquées par écrit par l’enseignante ou l’enseignant dans les consignes de chaque travail à remettre ou dans le plan de cours pour l’ensemble des travaux.

Dispositions additionnelles

Tolérance de retard raisonnable avec justification appropriée et écrite.




Absence à une évaluation

Afin de faire valider une absence à une évaluation en vue d’obtenir un examen de compensation, l’étudiante ou l’étudiant doit utiliser le formulaire prévu à cet effet dans son portail MonÉTS pour un examen final qui se déroule durant la période des examens finaux ou pour tout autre élément d’évaluation surveillé de 15% et plus durant la session. Si l’absence concerne un élément d’évaluation de moins de 15% durant la session, l’étudiant ou l’étudiante doit soumettre une demande par écrit à son enseignante ou enseignant.

Toute demande de validation d’absence doit se faire dans les cinq (5) jours ouvrables suivant la tenue de l’évaluation, sauf dans les cas d’une absence pour participation à une activité prévue aux règlements des études où la demande doit être soumise dans les cinq (5) jours ouvrables avant le jour de départ de l’ÉTS pour se rendre à l’activité.

Toute absence non justifiée par un motif majeur (voir articles 7.2.6.1 du RÉPC et 6.5.2 du RÉCS) entraînera l’attribution de la note zéro (0).




Infractions de nature académique
Les clauses du « Règlement sur les infractions de nature académique de l’ÉTS » s’appliquent dans ce cours ainsi que dans tous les cours du département. Les étudiantes et les étudiants doivent consulter le Règlement sur les infractions de nature académique (www.etsmtl.ca/a-propos/gouvernance/secretariat-general/cadre-reglementaire/reglement-sur-les-infractions-de-nature-academique) pour identifier les actes considérés comme étant des infractions de nature académique ainsi que prendre connaissance des sanctions prévues à cet effet. À l’ÉTS, le respect de la propriété intellectuelle est une valeur essentielle et tous les membres de la communauté étudiante sont invités à consulter la page Citer, pas plagier ! (www.etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Citer-pas-plagier).

Systèmes d’intelligence artificielle générative (SIAG)
L’utilisation des systèmes d’intelligence artificielle générative (SIAG) dans les activités d’évaluation constitue une infraction de nature académique au sens du Règlement sur les infractions de nature académique, sauf si elle est explicitement autorisée par l’enseignante ou l’enseignant du cours.



Documentation obligatoire
  • R. B. NORTHROP, Signals and systems. Analysis in Biomedical Engineering, CRC Press (2006)



Ouvrages de références
  • BRUCE, E.N., Biomedical Signal Processing and Signal Modeling, Wiley, 2001
  • SEMMLOW, John L., Biosignal and Biomedical Image Processing – MATLAB-Based Applications, Marcel Dekker, 2004.
  • SÖRNMO, Leif, LAGUNA, Pablo, Bioelectrical Signal Processing in Cardiac and Neurological Applications, Elsevier, Academic Press, 2005.



Adresse internet du site de cours et autres liens utiles

Site du cours: https://ena.etsmtl.ca/




Autres informations

GTS610, SESSION AUTOMNE 2022

COURS/TRAVAUX DIRIGÉS

Organisation du cours dans la session (en classe : D-4008*)

Les Quizz seront des exercices de cours à choix multiples (possiblement accessibles dans le site Moodle du cours).

Les cours sont les lundis (8 :45 – 12 :00 sauf le 26 septembre* 8 :30 – 12 :30 si possible) et les laboratoires sont les mardis matin en classe (A-2502) ou exceptionnellement à distance (zoom) tel qu’indiqué dans le calendrier qui suit.

Semaine

Cours (Classe)

TD-Laboratoires

Cours 1

12 sept.

1. Introduction

2. Principes du traitement du signal

3. Objectifs en biomédical

4. Principaux signaux bioélectriques

13 septembre (zoom)

10 :00 – 12 :00

(facultatif)

Introduction à Matlab

 

Cours 2

19 sept.

 

1. Origine des signaux bioélectriques

2. Canaux ioniques et pompes

3. Potentiel transmembranaire

4. Potentiel de repos (loi de Goldman) 

20 septembre

10 :00 – 12 :00

Labo.1
Détection du complexe QRS.

 

Cours 3*

26 sept.

Quizz1 (6%) 

(zoom)

1. 1. Le potentiel d’action

2. La loi de Hodkin-Huxley

3. Le signal EMG

4. La dynamique cardiaque

5. Le signal ECG 

 

27 septembre : 

10 :00 – 12 :00

Labo.1
Détection du complexe QRS.

 

Cours 4

3 oct.

(congé)

 

1. La dynamique cardiaque

2. Le signal ECG

3. L’architecture cérébrale

4. Le signal EEG

5. Quizz1

4 octobre (zoom

9 :00 – 11 :00

- Les signaux EEG du Labo.2

- Le mini-projet

(présentation)

Cours 5*

11 oct.

(mardi)

(zoom)

1. L’architecture cérébrale

2. Le signal EEG

3. Les signaux élémentaires réels

4. Les signaux complexes

5. Les systèmes compartimentaux

6. Les systèmes linéaires

18 octobre : 

10 :00 – 12 :00

Labo.2

Analyse des signaux EEG

 

Cours 6

17 oct.

Quizz2 (6%) 

 

1. La transformée de Laplace

2. Caractérisation d’un système

3. La transformée de Fourier

4. Caractérisation d’un signal

5. Quizz2

25 octobre : 

10 :00 – 12 :00

Labo.2

Analyse des signaux EEG

 

Cours 7

24 oct.

 

1. Filtres

2. Filtre de Wiener

3. Echantillonnage

 

 1 novembre : 

10 :00 – 12 :00

Labo.3

Séparation de l’ECG fœtal

Cours 8

31 oct.

 

1. Théorème de Shannon -Nyquist 

2. Filtres numériques

3. Construction

8 novembre 

10 :00 – 12 :00

Labo.3

Séparation de l’ECG fœtal

 

 

 

 

Cours 9

7 nov.

Quizz3 (6%)

 

 

 

1. filtres numériques (suite)

2. Construction

 

 

 

15 novembre (zoom)

10 :00 – 12 :00

- Les signaux EMG du Labo.4

- Le mini-projet (mi-étape)

 

Cours 10

14 nov.

 

1. Processus et signaux aléatoires

2. Distribution et loi de probabilité

3. Formalisme Bayesien 

4. Quizz3                

 

22 novembre

10 :00 – 12 :00

Labo.4 

Analyse des signaux EMG

 

Cours 11

21 nov.

 

1. Introduction au problème de séparation de sources

2. PCA et ICA        

29 novembre

10 :00 – 12 :00

Labo.4 

Analyse des signaux EMG

 

Cours 12

28 nov.

Quizz4 (6%)

 

1. Filtre de Kalman

2. IA et signaux biomédicaux

3. Quizz4

6 décembre (zoom)

9 :00 – 12 :00

Mini-Projet (compte-rendu oral)

 

Cours 13

5 déc.

 

1. Introduction aux analyses temps-fréquence

2. Analyse par ondelettes et signaux biomédicaux

 


Quelques cours (*) seront faits à distance (zoom) exclusivement pour faciliter l’agenda et l’horaire. Certaines périodes de laboratoires seront faites à distance (zoom) pour les mini-projets.

 

EVALUATION :

EXAMEN FINAL (32%)

4 Laboratoires (8 x 4 = 32%)

4 Quiz (6 x 4 = 24%)

1 Mini-Projet (12%)

RESPONSABLES :

Cours et Laboratoires: JM Lina Ph. D. et M. Foti, B. Ing