Tal Arbel
Membre associé, McGill

Mes objectifs de recherche sont de développer de nouveaux cadres probabilistes d’apprentissage automatique en vision par ordinateur et en imagerie médicale, particulièrement dans le contexte de la neurologie et de la neurochirurgie. Les travaux récents se sont concentrés sur le développement de modèles graphiques probabilistes pour la détection et la segmentation de pathologies (lésions, tumeurs) dans de grands ensembles de données multicentriques d’images de patients, sur l’identification automatique de biomarqueurs d’imagerie qui prédisent la progression de la maladie chez les patients ainsi que les répondants potentiels aux traitements. J’ai beaucoup travaillé sur le développement de techniques d’enregistrement d’images multimodales rapides et efficaces pour des interventions cliniques, comme la neurochirurgie guidée par l’image. Des recherches récentes ont mené à l’élaboration de nouveaux cadres de travail pour apprendre comment les plis corticaux à la surface du cerveau varient d’une population à l’autre.