Conférence dans le cadre des Congrès scientifiques mondiaux TimeWorld : TimeWorld expose et anime la connaissance sous toutes ses formes, théorique, appliquée et prospective. TimeWorld propose un état de l'art sur une thématique majeure, avec une approche multiculturelle et interdisciplinaire. C'est l'opportunité de rencontres entre chercheurs, industriels, universitaires, artistes et grand public pour faire émerger des idées en science et construire de nouveaux projets.
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Oury Monchi a obtenu son doctorat en neurosciences computationnelles au King's College de Londres, au Royaume-Uni. Il a ensuite poursuivi des stages postdoctoraux à l'Institut Neurologique de Montréal et au Centre de Recherche de l'Institut Universitaire de Gériatrie de Montréal (CRIUGM) en neuroimagerie appliquée à la maladie de Parkinson. Jusqu'à l'été 2014, il était professeur agrégé de radiologie à l'Université de Montréal et chercheur régulier au CRIUGM. De 2014 à 2021, M. Monchi a été professeur et directeur de la recherche clinique au département de neurosciences cliniques de l'Université de Calgary. Pendant ce temps, il a détenu la Chaire de recherche du Canada (Niveau 1) sur les symptômes non moteurs de la maladie de Parkinson et la Chaire Tourmaline en Maladie de Parkinson. Depuis 2018, il est directeur du Canadian-Open Parkinson Network, une plateforme financée par Brain-Canada et Parkinson Canada. Depuis novembre 2021, Prof. Monchi est le directeur scientifique du Centre de Recherche de l'Institut Universitaire de Gériatrie de Montréal et professeur titulaire au département de radiologie, radio-oncologie et médecine nucléaire de l'Université de Montréal.
Conférence : L’IA bonifie-t-elle significativement la neuroimagerie par IRM ?
Vendredi 6 mai 2022, 15h15 - 16h — Amphi orange
L’IA est de plus en plus utilisé en conjonction avec l’IRM anatomique et fonctionnelle pour comprendre le fonctionnement du cerveau et de ses maladies. Il est utilisé à la fois pour optimiser les méthodes d’acquisition et dans les analyses de données. En particulier cette combinaison permet d’améliorer le diagnostic et la prédiction de l’évolution de maladies neurologique. Nous donnerons ici quelques exemples et décrirons comment l’IA appliqué à l’IRM fonctionnelle permet de modéliser l’encodage (la prédiction de l’activité neuronale régionale) et le décodage (l’inférence du stimuli reçu) du cerveau. Nous terminerons par une discussion sur les limitations actuelles de la contribution de l’IA à l’IRM et de son rôle potentiel dans la clinique.