Analyse conjointe de données de la neuroimagerie : problèmes en grande dimension, modèles spatiotemporels et calculs

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Projet de recherche en collaboration 2016-2019

Un des principaux défis de la science moderne est de percer les mystères du cerveau, y compris sa fonction et structure. Les possibilités sans précédent de comprendre la neuroanatomie et la fonction cérébrale saine et malade sont créées par les avancées en vitesse et exactitude de l’acquisition des données par les outils modernes de la neuroimagerie, tels que l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), l’imagerie du tenseur de diffusion (ITD), l’électroencéphalographie (EEG) et la magnétoencéphalographie (MEG). Au début du domaine de neuroimagerie, l’accent de la plupart des études était la détection des régions du cerveau activées fondée sur les données recueillies des expériences sur une seule modalité de la neuroimagerie. Récemment, les chercheurs commencent à s’intéresser aux problèmes plus complexes impliquant l’intégration des sources de données complémentaires, tels que ceux qui découlent des études qui recueillent des données avec plusieurs modalités de neuroimagerie simultanément ou des études qui visent à combiner l’imagerie du cerveau avec la génomique.

Le développement des méthodes statistiques pour ces problèmes a pris un sérieux retard par rapport aux avancées technologiques qui nous permettent de recueillir les données. Ce projet rassemblera des chercheurs en science statistique, informatique, génie biomédical, neuroscience et médecine moléculaire afin de développer, tester, appliquer et propager de nouvelles méthodes mettant l’accent sur une analyse commune de données de neuroimagerie. Chercheurs à plusieurs endroits auront trois objectifs : (1) le développement de la régression pour la progression clairsemée de l’analyse haute-dimensionnelle de la combinaison des données de neuroimagie et de génomique (SNP); (2) le développement des solutions réalisables et calculables pour le problème inverse neuroélectromagnétique sur la base des données combinées de MEG et EEG; (3) l’étude du lien physiologique entre le tractus gastro-intestinal et le cerveau en modélisant le rapport entre les résultats neurologiques et le microbiome intestinal humain à l’aide de données métagénomique.

Les chefs de projet sont Farouk Nathoo de l’Université de Victoria et Linglong Kong de l’Université d’Alberta. Peter Kim de Université de Guelph, Christine Lee de l’Université McMaster, Timothy Johnson de l’Université du Michigan, Hongtu Zhu de l’Université de la Caroline du Nord – Chapel Hill, ainsi que chercheurs de l’Université de Victoria, l’Université d’Alberta, l’Université de Toronto et l’Université Oregon State sont parmi les collaborateurs.

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