Imagerie Cérébrale et de Neuro-Épidémiologie (BraINE)
Le groupe BraINE étudie la santé du cerveau, en explorant les facteurs qui augmentent ou réduisent le risque de maladies cérébrales. Il développe également des méthodes pour prédire et détecter ces maladies à un stade précoce.
Activités
Ses recherches portent à la fois sur des personnes en bonne santé et des patients, ainsi que sur des modèles animaux pour mieux comprendre différentes maladies. L’équipe utilise principalement des technologies avancées d’imagerie cérébrale (IRMf, IRM, TEP), mais elle étudie aussi comment la mémoire et les capacités cognitives sont influencées par différents facteurs, au-delà de la seule structure du cerveau.
Avec un fort accent sur l’amélioration des soins aux patients, le groupe BraINE développe des méthodes avancées pour analyser les images médicales, en utilisant la radiomique (qui permet d’extraire des informations détaillées des images) et l’apprentissage profond (des techniques d’intelligence artificielle qui aident à repérer des motifs complexes dans les images).
Les projets actuels portent sur les maladies cérébrales qui s’aggravent avec le temps, comme les tumeurs cérébrales, Alzheimer et Parkinson, ainsi que sur les effets à long terme du COVID-19 sur le cerveau .
L’équipe est affiliée au Département de Recherche sur le Cancer et au Département de Santé de Précision du LIH.
Partenaires & Soutien au Financement
Projets et essais cliniques
Membres de l’équipe
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Yu
Deng Postdoctoral Fellow -
Salah
Ghamizi Postdoctoral Fellow -
Olivier
Keunen Group Leader -
Elena
Lacomba Arnau Postdoctoral Fellow -
Valérie
Palissot Scientist -
Daniele
Perlo Postdoctoral Fellow -
Magali
Perquin Scientist -
Ekaterina
Soboleva Visiting Researcher
Publications scientifiques
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Development of a highly differentiated rat brain organoid model for exploring glioblastoma invasion dynamics and therapy – 24/11/2025
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RodEpil: Laboratory Rodents Dataset for Epileptic Seizure Detection – 13/11/2025
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RodEpil: A Video Dataset of Laboratory Rodents for Seizure Detection and Benchmark Evaluation – 01/11/2025
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The Data Behind the Model – 12/10/2025
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Interpretable Machine Learning for Cross-Cohort Prediction of Motor Fluctuations in Parkinson’s Disease – 22/04/2025
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Multi-cohort machine learning identifies predictors of cognitive impairment in Parkinson’s disease – 26/07/2025
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Towards fair decentralized benchmarking of healthcare AI algorithms with the Federated Tumor Segmentation (FeTS) challenge – 08/07/2025
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Brain Imaging Foundation Models, Are We There Yet? A Systematic Review of Foundation Models for Brain Imaging and Biomedical Research – 17/06/2025
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Penetrance of Parkinson’s disease in GBA1 carriers depends on variant severity and polygenic background – 12/06/2025
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Structural Cerebellar and Lateral Frontoparietal Networks are altered in CUD – 01/03/2025
Postes à pourvoir
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