La médecine met à profit toutes les innovations technologiques pour améliorer le diagnostic et le soin des patients. La robotique n’échappe pas à cette attraction et de nombreux robots médicaux sont désormais sur le marché. La tendance est désormais à l’accroissement de l’autonomie des robots via l’introduction d’algorithmes performants de traitement des données (notamment des images) et à la chirurgie minimalement invasive via la miniaturisation des outils.

Les Objectifs

Former l’élève-ingénieur.e aux techniques médicales issues du numérique.

Lui fournir les éléments nécessaires pour anticiper les prochaines évolutions technologiques en vue de nouvelles pratiques thérapeutiques.

Le Contenu Pédagogique

Analyse d’images (1 ECTS)

Savoir utiliser MATLAB/Octave dans le cadre d’une introduction au traitement d’image. Connaître la calibration de la couleur, à la segmentation colorimétrique et à l’analyse morphologique. Connaître la lecture et l’écriture automatisées d’images (traitement par lot), extraction de paramètres et présentations de résultats.

CryptoSecu (1 ECTS)

Dans tous les domaines de la santé, dès lors qu’il y a de la communication (pour actionner des commandes ou pour des échanges de données par exemple), il faut de la sécurisation des données. Savoir mettre en place du chiffrement symétrique et asymétrique, savoir signer des documents numériques, savoir marquer des documents numériques.

Intelligence Artificielle (4 ECTS)

Connaître les différents outils du paradigme de l’Intelligence Artificielle utilisables dans le domaine de la Santé, Savoir appréhender les possibilités, les contraintes, les forces et les faiblesses des différents outils de ce paradigme, Posséder les connaissances de base théoriques et pratiques pour choisir et proposer une solution logicielle basée sur l’un de ces outils à un problème lié au domaine de la Santé. Focus sur 3 outils d’IA en particulier : le Deep Learning et analyse de données, l’Algorithmique Génétique, les Systèmes multi-agents.

Robotique médicale, microrobotique (2 ECTS)

Acquérir une culture scientifique et un vocabulaire technique permettant d’établir un dialogue fructueux entre roboticiens-technologues et praticiens hospitaliers. Savoir se repérer dans l’espace et y représenter des déplacements. Comprendre et mettre en œuvre les modèles géométriques et cinématiques des robots. Savoir programmer des trajectoires et des commandes de robots. Comprendre les enjeux de la miniaturisation.

Interfaces Médecin-Robot (2 ECTS)

S’approprier les principes de l’interaction entre un médecin et un robot, notamment les concepts de réalité virtuelle et augmentée, et de retour haptique. Connaitre les problématiques liées à l’ergonomie et aux contraintes médicales.

Savoir utiliser les principaux logiciels du domaine pour la réalité virtuelle (Blender) et augmentée. Savoir régler une interface haptique. Savoir analyser l’ergonomie d’une interface médecin/robot en prenant en compte les contraintes médicales.

Se questionner sur les effets sur l’individu et la société des interactions entre robots et humains.

Les intervenants

CHUB, ARS, MainCare, Enovacom, industriels, anciens étudiants acteurs de la eSanté et/ou de la télémédecine, Enseignants-chercheurs (FEMTO-ST) et Université de Franche-Comté.

Le double cursus MIR

Les élèves-ingénieurs de cette option ont la possibilité de suivre en double cursus le Master MIR de l’Université de Franche-Comté pour élargir leur spectre de compétences en microrobotique ou en vision par ordinateur.