Chers collègues,

La prochaine session du séminaire Performance et Généricité du LRDE (Laboratoire de Recherche et Développement de l'EPITA) aura lieu le Mercredi 8 novembre 2017 (10h--12h), Amphi 4 de l'EPITA.

Vous trouverez sur le site du séminaire [1] les prochaines séances, les résumés, captations vidéos et planches des exposés précédents [2], le détail de cette séance [3] ainsi que le plan d'accès [4].

[1] http://seminaire.lrde.epita.fr [2] http://seminaire.lrde.epita.fr/Archives [3] http://seminaire.lrde.epita.fr/2017-11-08 [4] http://www.lrde.epita.fr/wiki/Contact

Au programme du Mercredi 8 novembre 2017 :

* 10h--11h: Lire les lignes du cerveau humain -- Jean-François Mangin, NeuroSpin, CEA, Paris-Saclay www.cati-neuroimaging.com

La lecture des lignes de la main est une activité ancestrale sans fondement scientifique, même si certains motifs sont associés à des malformations congénitales comme la trisomie 21. Cette conférence décrira l’émergence d’une véritable science de la lecture des « lignes du cerveau humain », qu’il s’agisse des plissements de son cortex ou de la trajectoire des faisceaux de fibres qui constituent son câblage à longue distance. Des formes inhabituelles de ces plissements ou de ces faisceaux sont parfois la trace d’anomalies développementales susceptibles d’augmenter le risque de développer certaines pathologies.

-- Jean-François Mangin est directeur de recherche au CEA. Il y dirige un groupe de recherche algorithmique en neuro-imagerie au sein du centre Neurospin, la plateforme IRM en champs intenses du CEA. Il est aussi directeur du CATI, la plateforme française créée par le plan Alzheimer pour prendre en charge les grandes études de neuroimagerie multicentriques. Il est enfin codirecteur du sous-projet «Human Strategic Data» du Human Brain Project, le plus vaste projet de recherche de la commission européenne. Il est ingénieur de l’Ecole Centrale Paris et Docteur de Télécom ParisTech. Son programme de recherche vise au développement d’outils de vision par ordinateur dédiés à l’interprétation des images cérébrales. Son équipe s’intéresse en particulier aux anomalies des plissements ou de la connectivité du cortex associées aux pathologies. Elle distribue les outils logiciels issus de cette recherche à la communauté.

* 11h--12h: Apprentissage automatique en neuroimagerie: application aux maladies cérébrales -- Edouard Duchesnay, NeuroSpin, CEA, Paris-Saclay Home page: https://duchesnay.github.io/

L'apprentissage automatique, ou "pattern recognition" multivarié, peut identifier des motifs complexes, associés à une variable d'intérêt, et ce, dans des données de grandes dimensions. Une fois l'apprentissage effectué par l'algorithme, il est appliqué à un nouvel individu afin de prédire l'évolution future de ce dernier. L'imagerie par résonance magnétique (IRM) fournit une approche efficace et non invasive pour étudier les changements structurels et fonctionnels du cerveau, associés aux conditions cliniques des patients. En combinant apprentissage automatique et imagerie cérébrale, il est possible de considérer l'émergence d'une médecine personnalisée, où les algorithmes ont appris du passé à prédire la réponse probable et future d'un patient donné à un traitement spécifique. Ces nouvelles informations guideront le clinicien dans ses choix thérapeutiques. Nous présenterons la complexité des données IRM manipulées, les algorithmes d'apprentissage et leurs applications aux maladies cérébrales.

-- Edouard Duchesnay a obtenu un diplôme d'ingénieur en génie logiciel de l'EPITA en 1997 (spécialisation SCIA), puis un master et un doctorat en traitement du signal et des images de l'Université de Rennes 1, respectivement en 1998 et 2001. Depuis 2008, il est chargé de recherche chez Neurospin, le centre de neuroimagerie par IRM du CEA. Il développe des algorithmes d'apprentissage automatique fournissant des outils de diagnostic et pronostic ou des méthodes de découverte de biomarqueurs pour les maladies du cerveau. E. Duchesnay est un contributeur majeur de la bibliothèque d'apprentissage automatique ParsimonY de Python, dédiée aux données structurées de grandes dimensions, telles que l'imagerie cérébrale ou les données génétiques. Il a également contribué à la bibliothèque d'apprentissage automatique scikit-learn de Python.

L'entrée du séminaire est libre. Merci de bien vouloir diffuser cette information le plus largement possible. N'hésitez pas à nous faire parvenir vos suggestions d'orateurs.