english version

CRISE

Neuroinformatics and Information Technology

Le NIT (Neuroinformatics and Information Technology ) est la plateforme de l’INT dédiée à l’informatique. Les missions du NIT sont les suivantes :

  • assurer l’administration et l’exploitation de l’ensemble des moyens informatiques du laboratoire matériels et logiciels (serveurs, équipements réseau )
  • administrer les moyens et les procédures pour garantir les performances, la disponibilité du système d’information et la sécurité de l’infrastructure
  • gérer le parc d’ordinateurs de bureau des membres de l’INT ainsi que les ordinateurs pilotant les postes expérimentaux
  • mettre à disposition de la communauté le Centre de Calcul pour les Neurosciences (grappe de calcul 512 coeurs, cluster de stockage 210TB et outils associés)
  • assurer un support aux projets de recherches de l’INT, dans le domaine de l’organisation et du traitement des données (traitement du signal et des images, bioinformatique, apprentissage automatique)
  • garantir la bonne gestion des données après leur acquisition, du stockage au traitement, en passant par leur indexation et leur formatage.

Le NIT est composé d’une cellule « Données et Calcul Scientifique » et d’une cellule « Infrastructure Système, Réseau, et Calcul Haute Performance » . Comme les autres plateformes de l’INT, la direction du NIT est double, avec un responsable scientifique et un responsable technique.

Infos utiles

- Septembre 2015

le nouveau cluster de stockage (NetApp) Envau est en service, offrant plus de 150TB utiles

-Septembre 2016

La CRISE recrute un apprenti Administrateur Systèmes et Réseaux (M1 puis M2), à partir de Septembre 2016. Pour plus d’informations

PDF - 111.5 ko
profil du poste

Responsable de l'équipe

TAKERKART Sylvain

Ingénieur Traitement d'Images - Responsable CRISE-Image Processing Engineer - Head of CRISE

Membres de l'équipe

Selection de publications



  • 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.


  • Garcia S., Guarino D., Jaillet F., Jennings T., Pröpper R., Rautenberg P.L., Rodgers C.C., Sobolev A., Wachtler T., Yger P., et Davison A.P. (2014). Neo: an object model for handling electrophysiology data in multiple formats. Frontiers in Neuroinformatics, 8.


  • Takerkart S., Auzias G., Thirion B., et Ralaivola L. (2014). Graph-Based Inter-Subject Pattern Analysis of fMRI Data. PLoS ONE, 9.


  • Takerkart S., Katz P., Garcia F., Roux S., Reynaud A., et Chavane F. (2014). Vobi One: a data processing software package for functional optical imaging. Frontiers in Neuroscience, 8.

  • Kilavik B.E., Ponce-Alvarez A., Trachel R., Confais J., Takerkart S., et Riehle A. (2012). Context-related frequency modulations of macaque motor cortical LFP beta oscillations. Cerebral cortex (New York, N.Y.: 1991), 22: 2148-2159.
  • Toutes les publications

    CNRS logo université Aix Marseille logo | plan du site | mentions légales | contact | admin | intranet | intcloud |