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NeuroSpin

Publié le 16 avril 2018

NeuroSpin, dirigé par Stanislas Dehaene, est un centre de recherche pour l'innovation en imagerie cérébrale. Les travaux qui y sont menés s'inscrivent dans les deux axes imagerie biomédicale et innovation diagnostique et thérapeutique.

Au département NeuroSpin, physiciens, mathématiciens et neuroscientifiques s'allient pour développer en synergie les outils et les modèles qui permettront de mieux comprendre le fonctionnement du cerveau normal et pathologique, avant ou après traitement. Centrées sur la neuroimagerie, les recherches conduites sont de plusieurs natures :

  • Développement technologiques et méthodologiques (acquisition et traitement des données),
  • Neurosciences cognitives,
  • Neurosciences précliniques et cliniques.

NeuroSpin comporte 5 entités de recherche : unité d'imagerie par résonance magnétique à très haut champ et de spectroscopie (UNIRS) ; unité d'analyse et traitement de l'information (UNATI), unité de neurosciences cognitives (UNICOG), une unité mixte de recherche (U992), sous tutelle CEA, Université Paris-Sud et Inserm ; unité neuro-imagerie applicative clinique et translationnelle (UNIACT), rattachée à l'UMR 1129 ; et groupe d'imagerie neurofonctionnelle (GIN), situé à Bordeaux et intégré dans l'institut des maladies neurodégénératives (UMR 5296, sous tutelle CNRS et Université de Bordeaux).

(cliquer sur l'image pour l'agrandir)

Pour mener leurs travaux, les chercheurs du département NeuroSpin développent des plateformes, labélisées IBiSA et intégrées dans les Infrastructures Nationales de Biologie Santé France Life Imaging (FLI) et NeurATRIS :

  • IRM cliniques 3T, 7T et bientôt 11,7T,
  • IRM précliniques pour le petit animal 7T, 11,7T et 17T,
  • EEG et MEG,
  • Imagerie 3-photon (prochainement).

Ces instruments sont ouverts à la communauté scientifique nationale ou internationale, académique ou industrielle.

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 Les publications de NeuroSpin

  
Early asymmetric inter-hemispheric transfer in the auditory network: insights from infants with corpus callosum agenesis
Adibpour P., Dubois J., Moutard M. L. and Dehaene-Lambertz G.
On the role of visual experience in mathematical development: Evidence from blind mathematicians
Amalric M., Denghien I. and Dehaene S.
A validation dataset for Macaque brain MRI segmentation
Balbastre Y., Riviere D., Souedet N., Fischer C., Herard A. S., Williams S., Vandenberghe M. E., Flament J., Aron-Badin R., Hantraye P., Mangin J. F. and Delzescaux T.
A lateral-to-mesial organization of human ventral visual cortex at birth
Barttfeld P., Abboud S., Lagercrantz H., Aden U., Padilla N., Edwards A. D., Cohen L., Sigman M., Dehaene S. and Dehaene-Lambertz G.
Post-mortem inference of the human hippocampal connectivity and microstructure using ultra-high field diffusion MRI at 11.7 T
Beaujoin J., Palomero-Gallagher N., Boumezbeur F., Axer M., Bernard J., Poupon F., Schmitz D., Mangin J. F. and Poupon C.
Impaired conscious access and abnormal attentional amplification in schizophrenia
Berkovitch L., Del Cul A., Maheu M. and Dehaene S.
Extending the Construct Network of Trait Disinhibition to the Neuroimaging Domain: Validation of a Bridging Scale for Use in the European IMAGEN Project
Brislin S. J., Patrick C. J., Flor H., Nees F., Heinrich A., Drislane L. E., Yancey J. R., Banaschewski T., Bokde A. L. W., Bromberg U., Buchel C., Quinlan E. B., Desrivieres S., Frouin V., Garavan H., Gowland P., Heinz A., Ittermann B., Martinot J. L., Martinot M. P., Papadopoulos Orfanos D., Poustka L., Frohner J. H., Smolka M. N., Walter H., Whelan R., Conrod P., Stringaris A., Struve M., van Noort B., Grimmer Y., Fadai T., Schumann G. and Foell J.
POINTS OF SIGNIFICANCE Statistics versus machine learning
Bzdok D., Altman N. and Krzywinski M.
Machine learning: supervised methods
Bzdok D., Krzywinski M. and Altman N.
Machine Learning for Precision Psychiatry: Opportunities and Challenges
Bzdok D. and Meyer-Lindenberg A.
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