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=== Cours de Traitement de données - FIP TI Santé 1A === | === Cours de Traitement de données - FIP TI Santé 1A === | ||
− | * Représentation des données IMdB : [[:File:representation.zip| notebook python ]] | + | * Représentation des données IMdB : [[:File:representation.zip| notebook python en format html]] |
− | * Importance de la représentation graphique des données : [[:File:Exercice+sur+les+statistiques.zip| notebook python ]] | + | * Importance de la représentation graphique des données : [[:File:Exercice+sur+les+statistiques.zip| notebook python en format html]] |
− | * Analyse en composantes principales : [[:File: | + | * Analyse en composantes principales :[[:File:ACP_exemples_interpretation.zip| notebook python + interprétation]] <span style="color:red">Attention nouvelle version 11/10/17 - 17h</span> |
+ | * Régression linéaire : [[:File:Regression.zip| notebook python en format html]] | ||
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Version du 11 octobre 2017 à 17:16
Recherche
Intérêts de recherche :
- traitement du signal et des images,
- traitement statistique du signal,
- problèmes inverses,
- inférence bayésienne,
- détection et contrôle des erreurs,
- tests multiples.
Application :
- IRM petit animal
Précédemment :
- Post-doctorat au LTCI, ANR MAGELLAN "Implémentation distribuée d'algorithmes d'optimisation pour la déconvolution d'images multispectrales en interférométrie radio" (2015-2016).
- Doctorat au Gipsa-lab, "Détection de sources quasi-ponctuelles dans des champs de données massifs, application à la détection de galaxies très lointaines dans les données hyperspetrales MUSE", cf. manuscrit, (2012-2015).
Enseignements
Cours de Traitement et recalage d'images - FIP TI Santé 2A
Slides de cours
- Introduction
- Outils et traitements de base partie 1 et partie 2
- Restauration d'images
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Sujets de TP
Cours de Traitement de données - FIP TI Santé 1A
- Représentation des données IMdB : notebook python en format html
- Importance de la représentation graphique des données : notebook python en format html
- Analyse en composantes principales : notebook python + interprétation Attention nouvelle version 11/10/17 - 17h
- Régression linéaire : notebook python en format html
Statistiques - Filière généraliste, TI Santé, INOC 2A
- TD Tests statistiques
Traitement du signal aléatoire - Filière généraliste, TI Santé, INOC 2A
- TD
- TP