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MeCA

Méthodes et Anatomie Computationelle

MeCA est un groupe de recherche interdisciplinaire créé par l’Institut de Neurosciences de La Timone et le Laboratoire des Sciences de l’Information et des Systèmes, associant leurs compétences en neurosciences fondamentales et cliniques et en traitement de données afin de mieux comprendre l’organisation et le fonctionnement du cerveau normal et pathologique. Plus précisément l’objet d’intérêt est essentiellement le cortex cérébral et l’instrument d’observation est l’imagerie par résonance magnétique. Le Groupe de recherche est physiquement installé sur le site de La Timone. Les objectifs de MeCA sont à la fois scientifiques et méthodologiques.

D’un point de vue méthodologique l’objectif est de proposer des méthodes et logiciels associés permettant d’aborder les problèmes concrets que sont la mise en correspondance inter-sujets, problème central en neuroimagerie pour des études de population, et la morphométrie corticale pour la recherche de biomarqueurs associés à des pathologies développementales ou des spécificités fonctionnelles.

D’un point de vue scientifique, les problèmes abordés sont multiples : 1. Modéliser l’organisation et la variabilité du cortex cérébral et valider ces modèles en les intégrant dans un outil méthodologique permettant de répondre à la question de la mise en correspondance inter-sujets. 2. Etudier la corrélation entre la macro-anatomie corticale observable en IRM et l’organisation fonctionnelle, voire architecturale, sous-jacente. 3. Proposer des modèles du développement cortical normal et pathologique, du stade fœtal au jeune adulte, et valider ces modèles sur des données réelles.

Le groupe MeCa travaille en collaboration avec, entre autres, plusieurs groupes et servicse situés sur le site de la Timone, tels que le centre d’IRM fonctionnelle de Marseille ou le service de neuroradiologie du CHU La Timone.

Responsable de l'équipe

COULON Olivier

Chef d'équipe-Team Leader

Membres de l'équipe

Selection de publications



  • Velly L., Perlbarg V., Boulier T., Adam N., Delphine S., Luyt C.-E., Battisti V., Torkomian G., Arbelot C., Chabanne R., Jean B., Di Perri C., Laureys S., Citerio G., Vargiolu A., Rohaut B., Bruder N., Girard N., Silva S., Cottenceau V., Tourdias T., Coulon O., Riou B., Naccache L., Gupta R., Benali H., Galanaud D., Puybasset L., Constantin J.-M., Chastre J., Amour J., Vezinet C., Rouby J.-J., Raux M., Langeron O., Degos V., Bolgert F., Weiss N., Similowski T., Demoule A., Duguet A., Tollard E., Veber B., Lotterie J.-A., Sanchez-Pena P., Génestal M., et Patassini M. (2018). Use of brain diffusion tensor imaging for the prediction of long-term neurological outcomes in patients after cardiac arrest: a multicentre, international, prospective, observational, cohort study. The Lancet Neurology, 17: 317-326.


  • Bodin C., Takerkart S., Belin P., et Coulon O. (2017). Anatomo-functional correspondence in the superior temporal sulcus. Brain Structure and Function.


  • Brovelli A., Badier J.-M., Bonini F., Bartolomei F., Coulon O., et Auzias G. (2017). Dynamic Reconfiguration of Visuomotor-Related Functional Connectivity Networks. The Journal of Neuroscience, 37: 839-853.


  • Le Guen Y., Auzias G., Leroy F., Noulhiane M., Dehaene-Lambertz G., Duchesnay E., Mangin J.-F., Coulon O., et Frouin V. (2017). Genetic Influence on the Sulcal Pits: On the Origin of the First Cortical Folds. Cerebral Cortex, 1-12.


  • Rabiei H., Richard F., Coulon O., et Lefevre J. (2017). Local Spectral Analysis of the Cerebral Cortex: New Gyrification Indices. IEEE Transactions on Medical Imaging, 36: 838-848.


  • Takerkart S., Auzias G., Brun L., et Coulon O. (2017). Structural graph-based morphometry: A multiscale searchlight framework based on sulcal pits. Medical Image Analysis, 35: 32-45.


  • Auzias G., Coulon O., et Brovelli A. (2016). MarsAtlas : A cortical parcellation atlas for functional mapping: MarsAtlas. Human Brain Mapping, 37: 1573 - 1592.


  • Tallinen T., Chung J.Y., Rousseau F., Girard N., Lefèvre J., et Mahadevan L. (2016). On the growth and form of cortical convolutions. Nature Physics, 12: 588-593.


  • Auzias G., Brun L., Deruelle C., et Coulon O. (2015). Deep sulcal landmarks: Algorithmic and conceptual improvements in the definition and extraction of sulcal pits. NeuroImage, 26: 1017 - 1022.


  • Lefevre J., Germanaud D., Dubois J., Rousseau F., de Macedo Santos I., Angleys H., Mangin J.-F., Huppi P.S., Girard N., et De Guio F. (2015). Are Developmental Trajectories of Cortical Folding Comparable Between Cross-sectional Datasets of Fetuses and Preterm Newborns? Cerebral Cortex.
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