[1078] Laboratoire de neuroimagerie quantitative et computationnelle

Le Quantitative and Computational Neuroimaging Laboratory développe et valide de nouvelles techniques d'imagerie par IRM et tomodensitométrie (CT), associées à des méthodes d'analyse quantitative avancées, pour mieux caractériser les maladies neuro-oncologiques, neurodégénératives et neurologiques périphériques. L'objectif est d'établir des biomarqueurs robustes et reproductibles permettant d'affiner le diagnostic, de personnaliser les traitements et de prédire le risque de progression ou de récidive, dans une perspective de médecine de précision.

Nos travaux s'articulent autour de trois axes. Premièrement, le développement de nouvelles séquences d'IRM microstructurelle (capillaires, produits sanguins intracellulaires), d'imagerie de diffusion avancée (DTI, modèles multi-compartimentaux, évaluation du système glymphatique) et de tomodensitométrie à comptage de photons. Deuxièmement, l'analyse quantitative et computationnelle des données d'imagerie : algorithmes d'apprentissage profond pour l'extraction automatique de caractéristiques anatomiques et fonctionnelles, méthodes de quantification de la structure tissulaire (charge lésionnelle dans les neuropathies périphériques, caractéristiques des réseaux microvasculaires et intracellulaires), et modélisation mathématique des processus de relaxation RMN et des images de microscopie multiphotonique pour quantifier l'hétérogénéité tumorale et la progression lésionnelle. Troisièmement, l'intégration de ces technologies en pratique clinique : évaluation sur de larges cohortes de patients, optimisation des protocoles d'IRM à ultra-haut champ (7 Tesla) et standardisation des analyses neuroradiologiques afin d'assurer la reproductibilité et la transférabilité des biomarqueurs entre institutions.

Cette approche interdisciplinaire, combinant modélisation biomédicale, intelligence artificielle et neuroradiologie clinique, vise à détecter les maladies neurologiques avant l'apparition des symptômes cliniques, à adapter les stratégies thérapeutiques aux profils individuels et à accélérer la translation des innovations technologiques vers la pratique clinique.