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Mes objectifs de recherche portent sur le développement de nouveaux cadres d’apprentissage automatique probabilistes pour la vision par ordinateur et l’imagerie médicale dans les domaines de la neurologie et de la neurochirurgie. Mes projets actuels sont axés sur le développement de modèles graphiques probabilistes pour la détection et la segmentation des pathologies (lésions, tumeurs) dans de grands ensembles d’images de patients multicentriques, ainsi que la modélisation et la transmission des incertitudes dans les modèles d’apprentissage profond. J’ai longuement travaillé sur la mise au point de techniques d’enregistrement d’images multimodales rapides et efficaces pour les interventions cliniques, telles que la neurochirurgie guidée par l’image. De plus, je travaille sur l’identification automatique des biomarqueurs d’imagerie pour prévoir la progression de la maladie chez les patients atteints de sclérose en plaques, ainsi que sur l’identification des répondeurs potentiels au traitement. À cela s’ajoute le développement de modèles spatio-temporels afin de suivre la progression de la maladie, intégrant des informations cliniques et d’imagerie dans l’apprentissage et l’inférence.
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