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Titre du projet de recherche

Traitement d'images IRM du cerveau et de la moelle épinière

niveau d'étude

Maîtrise ou doctorat

Directeur/codirecteur

Directeur : Julien Cohen-Adad

Fin de l'affichage

29 juin 2025

Domaines d'expertise

Génie biomédical

Recherche en sciences de la vie liées à la santé publique et aux maladies humaines

Technologie biomédicale

Sciences médicales

Traitement d'images et traitement vidéo

Génie logiciel

Physique médicale

Unité(s) et département(s)

Département de génie électrique

Centre de recherche en sciences et technologies biomédicales (GRSTB)

NeuroPoly

Description détaillée

L'IRM est utilisée en routine clinique pour détecter certaines pathologies comme la sclérose en plaques ou les AVC. En revanche, une limitation de l'IRM clinique est sa faible sensibilité pour détecter des anomalies de la matière blanche (axones). De nouvelles techniques d'IRM permettent maintenant de caractériser la myéline des axones, et donc d'apporter un meilleur diagnostic. Néanmoins, ces nouvelles techniques nécessitent un traitement d'image particulier avant de pouvoir être interprétées par les radiologues. Cette thématique de recherche consiste à développer de nouvelles méthodes qui pourront ensuite être utilisées cliniquement pour quantifier les anomalies des axones dans le cerveau et dans la moelle épinière. Exemples de projets :

  • Mettre en place un pipeline d'analyse pour traiter automatiquement les examens IRM, effectuer un contrôle qualité des ensembles de données analysés (par exemple : identifier les processus automatiques défaillants et trouver des solutions) ;
  • Interpréter les résultats avec l'aide de neurologues, effectuer des statistiques pour trouver les meilleurs biomarqueurs à partir des données IRM (ex. : section transversale de la moelle épinière, charge lésionnelle de la SEP).
  • Créez des 'template' d'IRM, représentant l'anatomie moyenne de plusieurs individus.

Collaboration

Ces projets sont généralement réalisés en collaboration avec des institutions internationales de neuroimagerie (ex : Harvard-MGH Martinos Center, UCL, Stanford, U. of Toronto), avec des possibilités de stage à l'étranger.

Compétences recommandées 

image analysis | python | git/GitHub | analysis pipeline | computer vision | statistics

Publications pertinentes

Kerbrat et al. Brain 2020, Eden et al. Brain 2019

Contact

Julien Cohen-Adad

Possibilité de financement

Financement possible en partie selon certaines conditions.

Julien Cohen-Adad

Julien Cohen-Adad

Professeur titulaire

Fiche complète