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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

  
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.
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.
Machine Learning for Precision Psychiatry: Opportunities and Challenges
Bzdok D. and Meyer-Lindenberg A.
Machine learning: supervised methods
Bzdok D., Krzywinski M. and Altman N.
How interindividual differences in brain anatomy shape reading accuracy
Cachia A., Roell M., Mangin J. F., Sun Z. Y., Jobert A., Braga L., Houde O., Dehaene S. and Borst G.
Whole-Body Diffusion-weighted MR Imaging of Iron Deposits in Hodgkin, Follicular, and Diffuse Large B-Cell Lymphoma
Cottereau A. S., Mule S., Lin C., Belhadj K., Vignaud A., Copie-Bergman C., Boyez A., Zerbib P., Tacher V., Scherman E., Haioun C., Luciani A., Itti E. and Rahmouni A.
Prediction of activation patterns preceding hallucinations in patients with schizophrenia using machine learning with structured sparsity
de Pierrefeu A., Fovet T., Hadj-Selem F., Lofstedt T., Ciuciu P., Lefebvre S., Thomas P., Lopes R., Jardri R. and Duchesnay E.
Conscious machines: Robot rights Response
Dehaene S., Lau H. and Kouider S.
The emergence of the visual word form: Longitudinal evolution of category-specific ventral visual areas during reading acquisition
Dehaene-Lambertz G., Monzalvo K. and Dehaene S.
Neutrophil hyperactivation correlates with Alzheimer's disease progression
Dong Y., Lagarde J., Xicota L., Corne H., Chantran Y., Chaigneau T., Crestani B., Bottlaender M., Potier M. C., Aucouturier P., Dorothee G., Sarazin M. and Elbim C.
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