Université Lyon 1
Arqus
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  • Domaine : Masters du domaine SCIENCES ET TECHNOLOGIES
  • Diplôme : Master
  • Mention : Sciences du vivant
  • Parcours : M2 Frontiers in biology
  • Unité d'enseignement : Image processing
Nombre de crédits de l'UE : 3
Code APOGEE : BIO2665M
UE Libre pour ce parcours
UE valable pour le semestre 1 de ce parcours
    Responsabilité de l'UE :
GRANGEASSE CAROLINE
 caroline.grangeasse2univ-lyon1.fr
04.72.72.26.59
    Type d'enseignement
Nb heures *
Cours Magistraux (CM)
0 h
Travaux Dirigés (TD)
0 h
Travaux Pratiques (TP)
24 h
Durée de projet en autonomie (PRJ)
0 h
Durée du stage
0 h
Effectif Cours magistraux (CM)
210 étudiants
Effectif Travaux dirigés (TD)
35 étudiants
Effectif Travaux pratiques (TP)
18 étudiants

* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.

    Compétences attestées (transversales, spécifiques) :

- Maitriser les différentes techniques et méthodologies spécifiquement employées en biologie cellulaire et imagerie.

- Identifier les usages numériques.

- Se servir de façon autonome des outils numériques avancés.

- Mobiliser des savoirs hautement spécialisés.

- Conduire une analyse réflexive et distanciée prenant en compte les enjeux, les problématiques et la complexité d’une demande ou d’une situation afin de proposer des solutions adaptées et/ou innovantes en respect des évolutions de la réglementation.

- Communiquer à des fins de formation ou de transfert des connaissances, par oral et par écrit.

    Programme de l'UE / Thématiques abordées :

L’analyse d’images de microscopie est un besoin croissant dans le domaine de la biologie cellulaire et tissulaire. L’objectif de cette UE est de donner aux étudiants les connaissances et les outils nécessaires au traitement des images après acquisition et à leur interprétation sous forme de données quantitatives. Le cours comprendra deux parties : 1- Traitement d’images (Généralités sur les images, Les images en noir et blanc et en couleurs, Transformations utilisées en traitement d’image, Amélioration de l’image, Filtre spatial et fréquentiel, Transformations géométriques d’une image) ; 2- Analyse d’image (Segmentation : Binarisation, Filtrage de formes, Etiquetages en composantes connexes ; Extraction de mesures et paramétrisations : Morphométrie, Fluorométrie ; Automatisation de tâches d’analyse par programmation). Les notions théoriques sont mises en œuvre dans des mini-projets de traitement et d’analyse d’image, à l’aide des logiciels du domaine tels que FIJI ou Matlab. A l’issu de cet enseignement, les étudiants seront capables de résoudre les problèmes d’identification d’objets et de quantification rencontrés avec les images de microscopie photonique et électronique.


Date de la dernière mise-à-jour : 12/04/2022
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