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Date(s) - 18 décembre 2015

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$Résumé\; :\; L’exposé\; s’articulera\; autour\; de\; 2\; thèmes.\; Premièrement,\; nous\; essaierons\; de\; justifier\; théoriquement\; l’utilisation\; du\; compressed\; sensing\; dans\; des\; applications\; réelles.\; Pour\; ce\; faire,\; nous\; présenterons\; de\; nouveaux\; théorèmes\; CS\; compatibles\; avec\; des\; contraintes\; d’acquisition\; réalistes\; et\; souvent\; rencontrées\; en\; pratique.\; Ces\; nouveaux\; résultats\; prennent\; en\; compte\; -à\; la\; fois-\; une\; acquisition\; structurée\; mais\; aussi\; une\; parcimonie\; structurée\; du\; signal\; à\; reconstruire.\backslash nDans\; un\; second\; temps,\; nous\; présenterons\; une\; nouvelle\; manière\; de\; générer\; des\; schémas\; de\; (sous-)échantillonnage,\; implémentables\; et\; donnant\; de\; bons\; résultats\; de\; reconstruction.\; Ces\; travaux\; s’appuient\; sur\; les\; projections\; de\; mesures\; et\; seront\; illustrés\; dans\; le\; cadre\; de\; l’imagerie\; IRM.\; [$