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École de technologie supérieure

Responsable(s) de cours :

Jean-Marc Lina

PLAN DE COURS

Automne 2021
GTS610 : Modélisation et traitement des signaux biomédicaux (3 crédits)

Préalables
Aucun préalable requis

Unités d'agrément
Total d'unités d'agrément : 58,8

Qualités de l'ingénieur

Q10

Q11

Q12

Qualité visée dans ce cours

Qualité visée dans un autre cours

Indicateur enseigné

Indicateur évalué

Indicateur enseigné et évalué

Descriptif du cours

Au terme de ce cours, 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	Mercredi	13:30 - 17:00	Activité de cours
	Jeudi	08:30 - 12:30	Laboratoire aux 2 semaines

Coordonnées de l’enseignant

Groupe	Nom	Activité	Courriel	Local	Disponibilité
01	Jean-Marc Lina	Activité de cours	Jean-Marc.Lina@etsmtl.ca	A-2465
01	Jean-Marc Lina	Laboratoire aux 2 semaines	Jean-Marc.Lina@etsmtl.ca	A-2465

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	Description	Groupe	Local	Heures	Durée
Lun 16 sept 19	Introduction MATLAB	01 à 05	A-3330	13:30	2 heures
Lun 23 sept 19	Labo 1 : Détection du complexe QRS	01 à 05	A-2500	13:30	4 heures
Lun 7 oct 19	Labo 2-I : Acquisition EEG	01-02	LATIS	13:30	2 heures
Mar 15 oct 19	Labo 2-I	03-04	LATIS	13:30
Lun 21 oct 19	Labo 2-I	05	LATIS	13:30
Lun 28 oct 19	Labo 2-II Analyse EEG	01 à 05	A-3330	13:30	2 heures
Lun 4 nov 19	Labo 3 : Séparation de l'ECG foetal	01 à 06	A-3330	13:30	2 heures
Lun 11 nov 19	Labo 4-I : Acquisition EMG	01-02	LATIS	13:30	2 heures
Lun 18 nov 19	Labo 4-I	03-04	LATIS	13:30
Lun 25 nov 19	Labo 4-I	05-06	LATIS	15:30
Lun 2 déc. 19	Labo 4-II: Analyse EMG	01 à 06	A-2500	13:30	2 heures
			Total		24

NOTE: En raison des mesures sanitaires en vigueur, les laboratoires EEG et EMG pourraient être 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	< 7 oct, 17:00 (5%)
Labo 2	< 4nov, 17:00 (8%)
Labo 3	< 11 nov, 17:00, 17 h (5%)
Labo 4	< 8 dec, 17:00 (7%)

Utilisation d'outils d'ingénierie

Système d'acquisition de signaux biomédicaux (laboratoires 2 et 4)
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.

Date de l'examen final
Votre examen final aura lieu pendant la période des examens finaux, veuillez consulter l'horaire à l'adresse suivante : http://etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/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 7.2.7 b / cycles supérieurs, article 6.5.4 b) se verra attribuer la note zéro, à moins que d’autres dispositions ne soient communiquées par écrit par 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 un examen
Dans les cinq (5) jours ouvrables suivants, la tenue de son examen, l’étudiant devra justifier son absence d’un examen durant le trimestre auprès de la coordonnatrice – Affaires départementales qui en référera au directeur du département ou du SEG. Pour un examen final, l’étudiant devra justifier son absence auprès du Bureau du registraire. Dans tous les cas, l’étudiant doit effectuer sa demande en complétant le formulaire prévu à cet effet qui se trouve dans son portail Mon ÉTS/Formulaires. Toute absence non justifiée par un motif majeur (maladie certifiée par un billet de médecin, décès d’un parent immédiat, Activité compétitive d’un étudiant appartenant à un club scientifique ou un club sportif d’élite de l’ÉTS ou au programme « Alliance sport étude » ou autre) à un examen 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 étudiants doivent consulter le Règlement sur les infractions de nature académique (https://www.etsmtl.ca/docs/ETS/Gouvernance/Secretariat-general/Cadre-reglementaire/Documents/Infractions-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 les étudiants sont invités à consulter la page Citer, pas plagier ! (https://www.etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Citer-pas-plagier).

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 2020

COURS/TRAVAUX DIRIGÉS

Organisation du cours dans la session (zoom)

Chaque cours consiste en une présentation via zoom.

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

Les cours sont le jeudi (13 :30 – 17 :00) et les laboratoires sont les mercredis (14 :00 – 16 :00) tels qu’indiqué dans le calendrier qui suit.

Semaine

Cours

TD-Laboratoires

Cours 1

3 sept.

1. Introduction

2. Principes du traitement du signal

3. Objectifs en biomédical

4. Principaux signaux bioélectriques

9 septembre,

14 :00 – 16 :00

(facultatif)

Introduction à Matlab

Cours 2

17 sept.

1. Origine des signaux bioélectriques

2. Canaux ioniques et pompes

3. Potentiel transmembranaire

4. Potentiel de repos (loi de Goldman)

16 septembre,

14 :00 – 16 :00

Labo.1
Détection du complexe QRS.

Cours 3

24 sept.

1. Le potentiel d’action

2. La loi de Hodkin-Huxley

3. Le signal EMG

23 septembre :

14 :00 – 16 :00

Labo.1
Détection du complexe QRS.

Cours 4

1 oct.

Quiz 1 (6%)

1. La dynamique cardiaque

2. Le signal ECG

3. L’architecture cérébrale

4. Le signal EEG

5. Quiz 1

30 septembre :

14 :00 – 16 :00

- Les signaux EEG du Labo.2

- Le mini-projet (présentation)

Cours 5

8 oct.

1. Les signaux élémentaires réels

2. Les signaux complexes

3. Les systèmes compartimentaux

4. Les systèmes linéaires

7 octobre :

14 :00 – 16 :00

Labo.2

Analyse des signaux EEG

Cours 6

15 oct.

Quiz 2 (6%)

1. La transformée de Laplace

2. Caractérisation d’un système

3. La transformée de Fourier

4. Caractérisation d’un signal

5. Quiz 2

14 octobre :

14 : 00 – 16 :00

Labo.2

Analyse des signaux EEG

Cours 7

22 oct.

1. Filtres

2. Filtre de Wiener

3. Echantillonnage

21 octobre :

14 :00 – 16 :00

Labo.3

Séparation de l’ECG fœtal

Cours 8

29 oct.

1. Théorème de Shannon -Nyquist

2. Filtres numériques

3. Construction

28 octobre :

14 :00 – 16 :00

Labo.3

Séparation de l’ECG fœtal

Cours 9

4 nov.

Quiz 3 (6%)

1. Processus et signaux aléatoires

2. Distribution et loi de probabilité

3. Formalisme Bayesien

4. Quiz 3

11 novembre,

14 :00 – 16 :00

- Les signaux EMG du Labo.4

- Le mini-projet (mi-étape)

Cours 10

12 nov.

1. Modèles stochastiques

2. Estimation des processus : principes généraux

18 novembre,

14 :00 – 16 :00

Labo.4

Analyse des signaux EMG

Cours 11

19 nov.

1. Introduction au problème de séparation de sources

2. PCA et ICA

25 novembre,

14 :00 – 16 :00

Labo.4

Analyse des signaux EMG

Cours 12

26 nov.

Quiz 4 (6%)

1. Filtre de Kalman

2. IA et signaux biomédicaux

3. Quiz 4

2 décembre,

14 :00 – 16 :00

Mini-Projet (compte-rendu oral)

Cours 13

3 déc.

1. Introduction aux analyses temps-fréquence

2. Analyse par ondelettes et signaux biomédicaux

EXAMEN FINAL (32%)

4 Laboratoires (8 x 4 = 32%)

4 Quiz (6 x 4 = 24%)

1 Mini-Projet (12%)

Cours :Georges MATAR, Ph.D.

Laboratoires : Stéphanie BOUCHARD