Détail d'une fiche

ARAMIS (SR0642TR)

Algorithmes, modèles et méthodes pour les images et les signaux du cerveau humain sain et pathologique

ARAMIS (SR0532BR) → ARAMIS → NERV (SR0948QR)

Statut: Décision signée

Responsable : Olivier Colliot

Mots-clés de "A - Thèmes de recherche en Sciences du numérique - 2023" : A3.4. Apprentissage et statistiques , A3.4.1. Apprentissage supervisé , A3.4.2. Apprentissage non supervisé , A3.4.4. Optimisation pour l'apprentissage , A3.4.6. Réseaux de neurones , A3.4.8. Apprentissage profond , A5.3. Analyse et traitement d'images , A5.4. Vision par ordinateur , A5.9. Traitement du signal , A9. Intelligence artificielle , A9.2. Apprentissage , A9.3. Analyse de signaux (vision, parole, etc.) , A9.6. Aide à la décision

Mots-clés de "B - Autres sciences et domaines d'application - 2023" : B2. Santé , B2.2.6. Maladies neuro-dégénératives , B2.6. Imagerie biologique et médicale , B2.6.1. Imagerie cérébrale

Domaine : Santé, biologie et planète numériques
Thème : Neurosciences et médecine numériques

Période : 01/07/2014 -> 30/06/2026
Dates d'évaluation : 10/10/2017 , 15/05/2022

Etablissement(s) de rattachement : CNRS, INSERM, SORBONNE UNIVERSITE
Laboratoire(s) partenaire(s) : ICM (7225)

CRI : Centre Inria de Paris
Localisation : Institut du Cerveau et de la Moelle Epinière
Code structure Inria : 021119-1

Numéro RNSR : 201221057R
N° de structure Inria: SR0642TR

Présentation

Notre équipe est intégrée au sein de l'Institut du Cerveau (ICM) et est commune avec le CNRS, l'Inserm et Sorbonne Université. L'Institut du Cerveau est un institut de recherche en neurosciences au sein de l'hôpital de la Pitié-Salpêtrière à Paris et qui regroupe 800 chercheurs, ingénieurs et cliniciens. Cet environnement très riche permet une collaboration directe avec les neuroscientifiques et les médecins, ce qui est crucial pour la conception de méthodes et de modèles pertinents et pour la translation de nos recherches vers la clinique.

L'équipe ARAMIS se consacre à la conception d'approches informatiques, mathématiques et statistiques pour l'analyse des données multimodales des patients, en mettant l'accent sur les données de neuroimagerie. Les principaux domaines méthodologiques de notre équipe sont : le machine learning, la science des données et la modélisation statistique de données complexes. Ces nouvelles approches sont appliquées à la recherche clinique dans les maladies neurologiques en collaboration avec d'autres équipes de l'ICM, les services cliniques de l'hôpital de la Pitié-Salpêtrière et des partenaires externes.

Nous développons diverses applications cliniques de nos recherches, en particulier dans les maladies neurodégénératives (maladie d'Alzheimer et autres démences, maladie de Parkinson, ...), la sclérose en plaques, les troubles du développement, les tumeur cérébrales...