Comprendre comment le cerveau fonctionne dans des conditions saines et pathologiques est considéré comme l'un des défis du XXIe siècle. Après les premières mesures d'électroencéphalographie (EEG) en 1929, les années 90 ont vu la naissance de l'imagerie cérébrale fonctionnelle moderne avec le premier système d'IRM fonctionnelle et de magnétoencéphalographie (MEG) de la tête entière. Au cours des vingt dernières années, l'imagerie a révolutionné les neurosciences cliniques et cognitives.
Après des travaux pionniers en physique et en ingénierie, le domaine des neurosciences doit faire face à deux défis majeurs. La taille des ensembles de données ne cesse de croître. Les réponses aux questions des neurosciences sont limitées par la complexité des signaux observés : non-stationnarité, niveaux de bruit élevés, hétérogénéité des capteurs, manque de modèles précis.
SLAB fournira la prochaine génération de modèles et d'algorithmes pour l'exploitation des signaux électrophysiologiques qui offrent des moyens uniques d'imager le cerveau à l'échelle de la milliseconde. SLAB développera des méthodes d'apprentissage machine et de traitement du signal dédiées et favorisera l'émergence de nouveaux défis pour ces domaines. SLAB se concentre sur cinq objectifs :
1) la localisation des sources avec M/EEG pour l'imagerie du cerveau à haute résolution temporelle
2) l'apprentissage de la représentation pour augmenter la puissance statistique et réduire les coûts d'acquisition
3) la fusion de capteurs hétérogènes
4) la modélisation des interactions spectrales non stationnaires pour identifier le couplage fonctionnel entre les ensembles neuronaux
5) le développement d'algorithmes rapides et faciles à utiliser par des non-experts.
SLAB vise à renforcer les bases mathématiques et informatiques de l'analyse des données cérébrales. Les méthodes développées auront des applications dans plusieurs domaines (biologie computationnelle, astronomie, économétrie). Cependant, l'impact principal de SLAB sera sur les neurosciences. Les outils et les logiciels ouverts de haute qualité produits dans SLAB faciliteront l'analyse des données électrophysiologiques, offrant de nouvelles perspectives pour comprendre le fonctionnement du cerveau à une échelle méso et pour des applications cliniques (épilepsie, autisme, tremblements, troubles du sommeil).
Durée du projet
5 ans
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Subvention
1,5 millions €
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Date de démarrage
01 septembre 2016
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Chercheur : Alexandre Gramfort 
(Pariétal / NeuroSpin)
Contact : alexandre.gramfort@inria.fr
Numéro d'agrément : 676943
A propos des ERC Starting Grants (STG) et Consolidator Grants (CoG)
Les Starting Grants et Consolidator Grants visent à soutenir des chercheurs talentueux, en pointe ou en voie de l'être, désirant constituer leur propre équipe de chercheurs et mener des recherches indépendantes en Europe. Cette subvention cible les chercheurs prometteurs, qui ont démontré leur potentiel à se hisser au rang des leaders indépendants de la recherche. Elle soutient la création de nouvelles équipes de recherche d'excellence.
Ces subventions sont destinées aux chercheurs de toute nationalité possédant entre 2 et 7 ans (Starting Grants) ou entre 7 et 12 ans (Consolidator Grants) d'expérience depuis l'obtention de leur doctorat (ou diplôme équivalent) avec un parcours scientifique très prometteur.
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