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Methods and Computational Anatomy



MeCA&nbsp;est une équipe interdisciplinaire née d&#8217;une collaboration entre l’Institut de Neurosciences de La Timone et le Laboratoire des Sciences de l’Information et des Systèmes à Marseille, associant leurs compétences en neurosciences fondamentales et cliniques et en traitement de données afin de mieux&nbsp;comprendre l’organisation et le fonctionnement du cerveau normal et pathologique. 



<figure class="wp-block-image size-full"><img loading="lazy" decoding="async" width="980" height="587" src="https://wp.int.univ-amu.fr/wp-content/uploads/2022/03/pits.png" alt="" class="wp-image-3114" srcset="https://wp.int.univ-amu.fr/wp-content/uploads/2022/03/pits.png 980w, https://wp.int.univ-amu.fr/wp-content/uploads/2022/03/pits-300x180.png 300w, https://wp.int.univ-amu.fr/wp-content/uploads/2022/03/pits-768x460.png 768w" sizes="(max-width: 980px) 100vw, 980px" /><figcaption>Sulcal pits (Auzias et al., 2015)</figcaption></figure>



Plus précisemment, notre objectif scientifique est la quantification et la modélisation de la variabilité corticale et du développement cortical, et de leurs liens avec la connectivité de la matière blanche et l&#8217;organisation fonctionnelle sous jacente, à l&#8217;échelle macroscopique. Pour cela nous utilisons avant tout l&#8217;imagerie par résonance magnétique (IRM) sur des sujets humains et des primates non-humains. 



<div class="wp-block-image"><figure class="aligncenter size-full"><img loading="lazy" decoding="async" width="559" height="200" src="https://wp.int.univ-amu.fr/wp-content/uploads/2022/03/pitsMedima-2.png" alt="" class="wp-image-3113" srcset="https://wp.int.univ-amu.fr/wp-content/uploads/2022/03/pitsMedima-2.png 559w, https://wp.int.univ-amu.fr/wp-content/uploads/2022/03/pitsMedima-2-300x107.png 300w" sizes="(max-width: 559px) 100vw, 559px" /><figcaption>Structural Graph-Based Morphometry (Takerkart et al., 2017)</figcaption></figure></div>



Spécifiquement nous nous donnons comme objectif de :



<ul><li>quantifier et modéliser l&#8217;organisation et la variabilité corticale.</li><li>quantifier et modéliser le développement cortical. </li><li>étudier le lien entre anatomie fonction et connectivité. </li><li>utiliser la morphométrie cérebrale dans le cadre de pathologies &#8220;d&#8217;urgence&#8221;, telles que les arrêts cardiaques, accidents vasculaires, ou traumtismes craniens, en particulier pour étudier leur progression ou pronostiquer leurs effets.</li><li>Développer des outils d&#8217;analyses de données cérébrales et les appliquer à de grandes bases de données. </li></ul>



<figure class="wp-block-image size-full"><img loading="lazy" decoding="async" width="756" height="156" src="https://wp.int.univ-amu.fr/wp-content/uploads/2022/03/spanol.jpg" alt="" class="wp-image-3116" srcset="https://wp.int.univ-amu.fr/wp-content/uploads/2022/03/spanol.jpg 756w, https://wp.int.univ-amu.fr/wp-content/uploads/2022/03/spanol-300x62.jpg 300w" sizes="(max-width: 756px) 100vw, 756px" /><figcaption>Spectral Anlysis of Lobes (Lefèvre et al., 2018)</figcaption></figure>



 Derrière ces objectifs à la fois scientifiques et méthodologiques, notre premier objet d&#8217;intérêt et le plissement cortical, et en particulier les sillons corticaux, ou des amers anatomiques spécifiques au seins de ces sillons, tels que les <a name="SMASHVisited" href="https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2015.02.008">sulcal pits</a><a name="SMASHLink" class="smash-link" href="https://sh2hh6qx2e.search.serialssolutions.com/?rft_id=info:doi/10.1016/j.neuroimage.2015.02.008&amp;sid=lama-browser-addon" target="_blank" rel="noopener"> SMASH</a>, ou les <a name="SMASHVisited" href="https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.117513">plis de passages</a><a name="SMASHLink" class="smash-link" href="https://sh2hh6qx2e.search.serialssolutions.com/?rft_id=info:doi/10.1016/j.neuroimage.2020.117513&amp;sid=lama-browser-addon" target="_blank" rel="noopener"> SMASH</a>. 



<figure class="wp-block-image size-full"><img loading="lazy" decoding="async" width="822" height="553" src="https://wp.int.univ-amu.fr/wp-content/uploads/2022/03/pdp.jpg" alt="" class="wp-image-3118" srcset="https://wp.int.univ-amu.fr/wp-content/uploads/2022/03/pdp.jpg 822w, https://wp.int.univ-amu.fr/wp-content/uploads/2022/03/pdp-300x202.jpg 300w, https://wp.int.univ-amu.fr/wp-content/uploads/2022/03/pdp-768x517.jpg 768w" sizes="(max-width: 822px) 100vw, 822px" /><figcaption>Plis de passage (Song et al., 2021)</figcaption></figure>



L&#8217;équipe MeCa travaille en collaboration avec, entre autres, plusieurs groupes et services situés sur le site de la Timone, tels que <a href="https://irmf.int.univ-amu.fr/">le centre d’IRM fonctionnelle de Marseille</a> ou le service de neuroradiologie du Centre Hospitalier Universitaire de La Timone.

MeCA est une équipe de recherche interdisciplinaire associant compétences en neurosciences fondamentales et cliniques et en traitement de données afin de mieux comprendre l’organisation et la variabilité du cerveau normal et pathologique à l&#8217;échelle macroscopique. Plus précisément l’objet d’intérêt est essentiellement le cortex cérébral et l’instrument d’observation est l’imagerie par résonance magnétique. Les objectifs de MeCA sont à la fois scientifiques et méthodologiques.

MeCA

MeCA est une équipe de recherche interdisciplinaire associant compétences en neurosciences fondamentales et cliniques et en traitement de données afin de mieux comprendre l’organisation et la variabilité du cerveau normal et pathologique à l’échelle macroscopique. Plus précisément l’objet d’intérêt est essentiellement le cortex cérébral et l’instrument d’observation est l’imagerie par résonance magnétique. Les objectifs de MeCA sont à la fois scientifiques et méthodologiques.


Méthodes et Anatomie Computationelle

MeCA

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