La deuxième partie comprend des modules optionnels (40 Heures) qui se dérouleront en parallèle début décembre Les étudiants devront choisir au moins deux modules optionnels correspondant à une option (Biologie ou Médecine) . Certains modules se déroulent sur trois jours à Rennes ou à Paris, suivant les responsables des modules. L'étudiant doit choisir deux modules optionnels parmi ceux qui sont organisés pendant l'année en cours.
Ces modules sont destinés à approfondir les cours du tronc commun en choisissant l'option biologique ou médicale.
Les principaux modules optionnels proposés aux étudiants sont les suivants:
* Responsable du module : Anne Strauss, Professeur de Bio-Informatique à l'Université de Paris 6
* Principaux intervenants :
Jean-Louis Coatrieux, (Directeur Recherche INSERM),
L. Legrand (Maître de Conférences, Université de Dijon), Anne
Strauss (Professeur Paris 6), Christian Roux (ENST Brest).
* Objectifs de l'enseignement : Présenter aux étudiants les fondements théoriques du traitement et de l'analyse des images médicalesnumérisées.
* Programme de l'enseignement :
- Traitement d'images biomédicales
- Acquisition, échantillonnage et quantification
- Pré-traitement, restauration, extraction
de caractéristiques,segmentation,
- Morphologie mathématique
- Modélisation - décision
- Textures (analyse, modélisation),
- Aspects syntaxiques de la reconnaissance
des formes,
- Extraction de primitives,
- Qualités d'une classification,
- Algorithmes de compressions d'images
- Aide à l'interprétation automatique
d'images numérisées
- Systèmes experts et réseaux
de neurones en imagerie biomédicale
- Applications en Médecine
* Méthode d'enseignement :
Alternance de cours théoriques et de
travaux dirigés et pratiques sur logiciels d'imagerie.
* Modalités de contrôle des connaissances :
Critique d'articles ou mini-projet en imagerie
biomédicale.
* Responsables du module :
Bertran Auvert, Professeur de Biostatistiques et Informatique Médicale, Université Paris V
Gilbert Chauvet, Professeur de Biostatistiques et Informatique Médicale à l'Université d'Angers)
* Principaux intervenants : Bertran Auvert ,G. Chauvet
* Objectifs de l'enseignement : Fournir les concepts et outils nécessairespour mettre en oeuvre des simulations numériques demodèles.Introduction aux modèles connexionnistes et réseaux deneurones formels et biologiques
* Programme de l'enseignement :
- Techniques numériques de simulation
- Formulation du problème en termes algébriques,probabilistes, cognitifs,
- Simulation de lois de probabilité, de systèmes d'équations différentielles,
- Applications à divers types de simulation (Simulations de populations, de systèmes compartimentaux).
- Les neurones formels : Mc Culloch et Pitts, le perceptron, limites, réseaux d'attracteurs : Hopfield
- Réseaux connexionnistes multicouches
- Apprentissage d'un réseau connexionniste : principe de Hebb
- Algorithmes de rétropropagation
- Cartes topologiques de Kohonen supervisées et non supervisées
- Réseaux de neurones biologiques
* Méthode d'enseignement : Cours et TD avec logiciels de simulation et de réseaux de neurones formels
* Modalités de contrôle des connaissances : Mini projets et critiques d'articles
* Responsable du module : Patrice Degoulet, Professeur de Biostatistiques et Informatique médicale, Université Paris VI
* Principaux intervenants :
Patrice Degoulet, Laurent Doré, Didier Heudes (MCU-PH), François-Christophe Jean (Ingénieur, AP-HP),Marion Lavril (Ingénieur, AP-HP), David Lemaître.
* Objectifs de l'enseignement :
Aborder les différents problèmes posés par la modélisation, la représentation et la communication des informations médicales. Cet enseignement aborde ainsi les techniques de conduite de projet, de modélisation conceptuelle, de gestion d'informations médicales (bases et banques de donnnées, graphes de connaissances, hypertextes et approches multimédias) et de communication (modèles d'échange des informations médicales).
* Programme de l'enseignement :
- Modèles conceptuels et conduite de projet (schéma directeur, méthode Racine)
- Méthodes d'analyse, de conceptions et de développement orientées objets.
- Systèmes de gestion de bases de données orientés objets
- Outils de conception d'interfaces homme-machine (Hypermedia)
- Ateliers de génie logiciel.
- Applications au développement de systèmes d'informations hospitaliers et de stations de travail médicales
* Méthode d'enseignement : Cours, analyse d'articles relatifs à des projets Européens et Internationaux récents
* Modalités de contrôle des connaissances : Sous forme d'un projet donnant lieu à la rédaction d'un document écrit et soutenu oralement.
* Responsable du module : Pierre Le Beux, Professeur de Biostatistiques et Informatique Médicale à l'Université de Rennes I.
* Principaux intervenants :
* Objectifs de l'enseignement :
Présenter les modèles de représentation et de traitement des connaissances utilisés en Intelligence Artificielle
* Programme de l'enseignement :
* Méthode d'enseignement :
* Modalités de contrôle des connaissances :
Ce module fait l'objet d'un mini-projet ou de critiques et synthèses d'articles .
Pierre Le Beux, Jean Louis Golmard (MCU-PH CHU Pitié).
- Les techniques et méthodes de résolution de problèmes en IA
- Les systèmes à base des connaissances : représentation et acquisition
- La représentation des connaissances et les ontologies
- Mécanismes d'inférences liées aux représentations
- La prise en compte de l'incertain et du flou
- La cohérence des bases de connaissances et les systèmes de maintenance de la vérité
- Systèmes à base de connaissances construits sur des modèles profonds
- Construction et gestion des grandes bases de connaissances
- Programmation par contraintes
- Réseaux probabilistes et réseaux de causalités
L'enseignement comprend d'une part, une série de cours où sont traités les divers modèles et algorithmes et d'autre part, des revues d'articles d'intelligence artificielle en Biologie et Médecine.
* Responsable du module : Marius Fieschi, Professeur de Biostatistiques et Informatique Médicale, Aix-Marseille II.
* Principaux intervenants :
Marius Fieschi, Michel Joubert (MCU-PH,Aix-Marseille II), Eric Lepage (MCU-PH Paris VII), Gérard Soula(MCU-PH, Aix-Marseille II).
* Objectifs de l'enseignement : Présenter les modes de représentation des connaissances médicales et leur utilisation dans les systèmes d'aide à la décision en médecine et biologie. Validation des bases de connaissances.
* Programme de l'enseignement :
- Typologie des connaissances biomédicales
- Modèles et méthodes de représentation symboliques des connaissances biomédicales
- Mise en oeuvre dans les systèmes d'aide à la décision : exemples de systèmes experts biomédicaux
- Principaux problèmes rencontrés dans la validation des bases de connaissances biomédicales.
* Méthode d'enseignement :
L'enseignement comprend deux tiers d'heures de cours classiques. Un tiers du volume horaire est consacré à des travaux pratiques et des exposés sur des thèmes proposés aux étudiants à partir de sélections d'articles.
* Modalités de contrôle des connaissances : L'étudiant réalise un travail de recherche bibliographique qui donne lieu à un mémoire de synthèse présenté oralement.
* Responsable du module : Pierre Zweigenbaum, Département d'Informatique appliquée à la médecine (A.P Paris - CHU Pitié Salpétrière).
* Principaux intervenants :
Anita Burgun (PH Rennes), Pierre Zweigenbaum (Ingénieur AP-HP).
* Objectifs de l'enseignement :
Montrer l'état actuel des recherches en linguistique computationnelle. Etudier les représentations des connaissances pour la compréhension automatique du langage écrit médical.
* Programme de l'enseignement :
- Problèmes généraux de lexique, morphologie et syntaxe dans le cadre du langage médical.
- Sémantique et relations.
- Introduction aux graphes de Sowa.
- Représentation sémantique et contexte.
- Application aux classifications et nomenclatures biomédicales.
* Méthode d'enseignement : Cours, critique d'articles et travaux pratiques sur la représentation de textes.
* Modalités de contrôle des connaissances : Mini-projets et critiques d'articles.
* Responsable du module : Alain Venot, Professeur de Biostatistiques et Informatique Médicale, Université Paris V.
* Principaux intervenants :
A. Venot (PU-PH, Paris 5), Caroline Husson (Praticien hospitalier, Directeur du Centre National d'Information sur le Médicament Hospitalier), C. Milstein (Chercheur, Paris 5) ; B.Séné (Chercheur ; Paris 5) ; J. Coste (MCU-PH , Paris 5).
* Objectifs de l'enseignement :
Présenter aux étudiants les principales problèmatiques de recherche rencontrées lors de la construction de bases de connaissances pharmaco-thérapeutiques, de systèmes informatiques et télématiques d'information, d'aide à la décision et d'évaluation thérapeutique.
* Programme de l'enseignement :
- Modélisation orientée-objet des connaissances pharmaco-thérapeutiques et de la prescription médicamenteuse (langage naturel et représentation structurée ;serveurs de terminologie pharmaco-thérapeutique); systèmes de classification et de codage pharmaco-thérapeutique.
- Principes et architecture des systèmes d'information et d'aide à la décision thérapeutique (information pharmaco-thérapeutique multimédia, générateur d'explications et de critiques sur la prescription ; suggestion de traitements alternatifs).
- Systèmes informatiques et télématiques pour l'évaluation desprescripteurs (modélisation et échanges de messages structures sur laprescription ; principes et architecture de systèmes d'évaluation).
* Méthodes d'enseignement :
Exposés méthodologiques généraux associés à des lectures d'articles du domaine issus de revues internationales ; réflexion avec les étudiants à partir des projets qu'ils ont à réaliser ; présentation de résultats récents de projets européens en informatique et télématique de santé relatifs au domaine pharmaco-thérapeutique (OPADE,MODUS) et de travaux récents du CEN/TC 251-PT014 (terminology and coding systems of drugs).
Modalités de contrôle des connaissances Réalisation d'un projet et entretien oral avec chaque étudiant.
* Systèmes d'unités de soins hospitaliers (V. Morice).
* Réseaux d'imagerie , modèlisation et reconstruction 3-D (J. M.Scarabin).
* Modélisation du système de santé et indicateurs médico-économiques (F. Kohler).
* Analyse décisionnelle (F. DeRosis).
(1)- Les deux modules optionnels à choisir par les étudiants correspondent à un total de 40 heures de cours et discussion critique d'articles plus spécialisés dans undomaine qui doit correspondre aux compétences ou à la volonté de spécialisation de l'étudiant en vue du stage et/ou d'une poursuite en thèse. Certains de ces cours pourront également être suivis par les étudiants poursuivant une thèse.
(2)- Pour les options, le contrôle se fait, soit sous forme d'une recherche bibliographique avec synthèse ou critiques d'articles, soit sous forme d'une réalisation d'un mini-projet d'application. Certains modules seront donnésà Rennes ou à Paris, suivant les coordinateurs de ces modules.
(3)Le contenu des différents modules optionnels est susceptible de varier suivant l'évolution de la recherche dans ces domaines.
* Informatique et Biologie moléculaire (A. Strauss).
* Modélisation et Simulation des systèmes biologiques ( J. C.Thalabard).
Exemple de module optionnel
Option Médecine
* Travail coopératif et interfaces Homme Machine (R. Beuscart).
Exemple de module optionnel
REMARQUES :
* Responsable du Module :
Régis BEUSCART, Professeur de Biostatistiques et Informatique Médicales à la Faculté de Médecine de Lille (Université de Lille II).
* Principaux intervenants :
Régis BEUSCART, A. DERYCKE (Professeur à l'Université de Lille I).
* Objectifs de l'enseignement :
Présenter les outils et méthodes du travail coopératif, tant dans sa composante fondamentale ("CSCW" : Computer-supported coopérative work) que dans ses applications logicielles (Groupwares ou collecticiels).
* Programme de l'enseignement :
- Les outils et méthodes de communication : réseaux, carte à mémoire
- Les méthodes et les expériences de travail coopératif
- Les collecticiels
- La coopération synchrone ou asynchrone
* Méthode d'enseignement :
- Cours
- Exposés et démonstrations
* Modalités de contrôle des connaissances : Etude bibliographique et mini-projets sous forme d'études d'opportunité.
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