Processus de normalisation en neuroimagerie.

Les hyperintensités de la matière blanche sont des marqueurs de maladies microvasculaires cérébrales, d’infarctus lacunaires et de microhémorragies. La surveillance du development de la charge et des localisations des lésions est important a chaque évaluations. L’étude vise à développer un cadre quantitatif et validé pour automatiser la segmentation des images cérébrales T2-FLAIR dans la Biobanque CCVS, qui est obtenue avec une résolution isotrope élevée. Le développement de cette procédure, à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique, augmentera la robustesse des classificateurs, permettra aux scientifiques d’utiliser les données pour de futures analyses d’hypothèses et facilitera une ré-analyse fiable lorsque les algorithmes évolueront ou s’amélioreront. Par conséquent, l’étude vise à développer un pipeline standardisé pour les classificateurs automatisés et comparatifs des hyperintensités de la matière blanche des ensembles de données T2-FLAIR dans la bibanque CCVS et à permettre aux données d’être disponibles via la science ouverte pour une future ré-analyse de l’ensemble de données brutes.