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[893] Traitement d'images médicales
L'objectif principal de nos recherches est de développer de nouvelles méthodologies pour le traitement des images médicales. Ces images proviennent de la neuroimagerie en particulier y inclus l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), l'imagerie par effet Doppler laser, et l'électroencéphalographie.
Des outils sophistiqués en traitement de signal et en statistique sont nécessaires pour exploiter le potentiel énorme des données en imagerie fonctionnelle du cerveau, des données généralement très volumineuse, complexes et bruitées. Parmi ces outils, la décomposition en ondelettes ("wavelets") retient particulièrement notre attention. Malgré des avances considérables grâce à cette représentation, un bénéfice substantiel peut être encore attendu en adaptant les ondelettes générales aux propriétés des signaux étudiés. Par exemple, nous étudions des "activelets" qui exploitent la nature hémodynamique du signal (comme l'effet BOLD en IRMf) avec le but d'obtenir des représentations plus parcimonieuses et donc plus évocatrices (par exemple, menant à des indicateurs statistiques plus pertinents).
Actuellement l'analyse en IRMF s'effectue voxel par voxel ce qui ne permet pas d'exploiter des couplages spatiaux. Nous proposons une analyse multivariée basée sur la classification des patterns peuvent prendre en compte des couplages subtils entres les voxels et établir une inférence à l'envers ("lire les pensées" à partir des données IRMf). Un autre axe de recherche consiste en une meilleure intégration de l'analyse de l'activité cérébrale intrinsèque dans celle de l'activité évoquée. Les méthodologies existantes sont très différentes selon le type d'activité auxquelles elles s'adressent. Des méthodes statistiques telles que la séparation des sources sont utilisées pour la description des activités intrinsèques alors que des modèles linéaires déterministes sont appliqués pour l'activité évoquée. Notre point de vue est de considérer l'activité intrinsèque comme pouvant moduler l'activité évoquée, par exemple à travers les fluctuations dans des réseaux cérébraux. Il s'agit dès lors de développer une analyse intégrale.
Un but primordial de nos recherches est d'établir un pont entre ces développements théoriques et les applications en neurosciences et en imagerie médicale. Dans ce but, nous collaborons étroitement avec des laboratoires de la Faculté de Médecine, comme le Laboratoire de Neurologie et d'Imagerie de la Cognition (LABNIC) et le Laboratoire de Cartographie des Fonctions Cérébrales. Nos recherches s'effectuent également dans le cadre du Brain and Behaviour Laboratory (BBL), du Centre d'Imagerie Biomédicale (CIBM), du Geneva Neuroscience Center, et du Centre Interfacultaire en Sciences Affectives (CISA). Notre laboratoire est non seulement lié au Département de Radiologie et Informatique Médicale, mais aussi à l'Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (Faculté des Sciences et Techniques de l'Ingénieur, Institut de Bioingénierie).