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Equipe « ARAMIS – Algorithmes, modèles et méthodes pour les images et les signaux du cerveau humain »

Presentation

Méthodologie et neuroimagerie Domaine principal : Neurosciences cliniques et translationnelles L’équipe ARAMIS, dirigée par Olivier COLLIOT & Stanley DURRLEMAN a pour objectif de construire des modèles numériques des maladies du cerveau, en particulier des pathologies neurodégénératives, à partir de bases de données multimodales issues de patients. Les principales approches utilisées sont l’apprentissage automatique (technique d’intelligence artificielle), la modélisation géométrique et statistique, et la théorie des réseaux complexes.

Les axes de recherche de l’équipe ARAMIS sont :

L’intégration de données de neuroimagerie multimodales (tomographie par émission de positrons (anatomie, TEP, microstructure, ASL…)
La modélisation de la dynamique temporelle à partir de données longitudinales
La modélisation des réseaux cérébraux
L’intégration de l’imagerie avec d’autres types de données (génétique, transcriptomique, clinique)

www.aramislab.fr

Publications majeures de l’équipe ARAMIS

Samper-González J, Burgos N, Bottani S, Fontanella S, Lu P, Marcoux A, Routier A, Guillon J, Bacci M, Wen J, Bertrand A, Bertin H, Habert MO, Durrleman S, Evgeniou T, Colliot O; ADNI; AIBL. Reproducible evaluation of classification methods in Alzheimer’s disease: Framework and application to MRI and PET data. Neuroimage 2018
Schiratti J-B, Allassonniere S, Colliot O, Durrleman S.A Bayesian mixed-efects model to learn trajectories of changes from repeated manifold-valued observations. Journal of Machine Learning Research (JMLR) 18(1), 4840-4872. 2017.
Obando C, De Vico Fallani F. A Statistical model for brain networks inferred from large-scale electrophysiological signals. Journal of the Royal Society Interface
Bertrand A, Wen J, Rinaldi D, Houot M, Sayah S, Camuzat A, Fournier C, Fontanella S, Routier A, Couratier P, Pasquier F, Habert MO, Hannequin D, Martinaud O, Caroppo P, Levy R, Dubois B, Brice A, Durrleman S, Colliot O. Early Cognitive, Structural, and Microstructural Changes in Presymptomatic C9orf72 Carriers Younger Than 40 Years. JAMA neurology 75(2);236-245, 2018.
De Vico Fallani F, Richiardi J, Chavez M, and Achard S, Graph analysis of functional brain networks: practical issues in translational neuroscience, Philosophical Transactions of the Royal Society of London Series B, Biological Sciences, 369:1653, 2014.