Equipe iMRT

Offre POST-DOC

Equipe iMRT / Par

Retrouvez cette nouvelle offre sur notre  site sur la page emploi :  https://www.rmsb.u-bordeaux.fr/fr/emploi/  Et sur le site du CNRS :  https://emploi.cnrs.fr/Offres/CDD/UMR7371-SEBSAL-010/Default.aspx

Journée de Neuro-Imagerie chez l’humain 2024

Equipe iMRT, IRM fonctionnelle et interventionnelle, IRM quantitative multi-paramétrique / Par

L’axe « IRM quantitative » de l’équipe iMRT a présenté ses résultats sur le développement de séquences paramétriques pour la neuro-imagerie humaine: la séquence MP2RAGE par Aurélien Trotier, la séquence DESS par Emile Kadalie, la thermométrie par Valéry Ozenne et une méthode de correction du mouvement de la séquence MESE au travers d’une présentation de Nadège Corbin.

Bordeaux Imaging Workshop

Equipe iMRT / Par

Présentations de l’équipe iMRT au Bordeaux Imaging Workshop  Félicitations aux cinq personnes de l’équipe iMRT du CRMSB qui ont présenté leurs résultats avec brio au « Bordeaux Imaging Workshop » à l’IHU Liryc le 06 juillet 2023 !

2e rencontre Chimie-Biologie de l’Université de Bordeaux

Enzymes, contraste et théranostic, Equipe iMRT / Par

Présentation de l’équipe iMRT Philippe Mellet, de l’équipe iMRT du laboratoire, a présenté son projet de recherche associé au projet Européen PrimoGAIA à la 2e rencontre Chimie-Biologie de l’Université de Bordeaux. Il a notamment exposé le développement d’agents de contrastes intelligents pour imager par IRM la protéolyse à champs magnétique faible et ultra-faible. Philippe Mellet, de l’équipe iMRT

Statistical analyses of motion-corrupted MRI relaxometry data computed from multiple scans

Equipe iMRT / Par

Nadège Corbin, Rita Oliveira, Quentin Raynaud, Giulia Di Domenicantonio, Bogdan Draganski, Ferath Kherif, Martina F. Callaghan, Antoine Lutti https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2023.109950 Highlights Abstract Background Consistent noise variance across data points (i.e. homoscedasticity) is required to ensure the validity of statistical analyses of MRI data conducted using linear regression methods. However, head motion leads to degradation of image quality, introducing noise heteroscedasticity into ordinary-least square analyses. New method The recently introduced QUIQI method restores noise homoscedasticity by means of weighted least square analyses in which the weights, specific for each dataset of an analysis, are computed from an index of motion-induced image quality degradation. QUIQI was first demonstrated in the context of brain maps of the MRI parameter R2 * , which were computed from a single set of images with variable echo time. Here, we extend this framework to quantitative maps of the MRI parameters R1, R2 * , and MTsat, computed from multiple sets of images. Results QUIQI restores homoscedasticity in analyses of quantitative MRI data computed from multiple scans. QUIQI allows for optimization of the noise model by using metrics quantifying heteroscedasticity and free energy. Comparison with existing methods QUIQI restores homoscedasticity more effectively than insertion of an image quality index in the analysis design and yields higher sensitivity than simply removing the datasets most corrupted by head motion from the analysis. Conclusion QUIQI provides an optimal approach to group-wise analyses of a range of quantitative MRI parameter maps that is robust to inherent homoscedasticity.

Circuit Scientifique Bordelais

Equipe iMRT / Par

Participation de l’équipe iMRT au Circuit Scientifique Bordelais Des chercheurs (Emeline Ribot, Sylvain Miraux, William Lefrançois) et Ingénieurs (Aurélien Trotier et Laurence Dallet) de l’équipe iMRT du laboratoire CRMSB et de la plateforme pIBio (UAR3767) participent cette année au Circuit Scientifique Bordelais, pour faire connaitre l’IRM au grand public et la recherche développée dans l’équipe. Des élèves de 1e et de Terminales seront au rendez-vous de cet évènement.

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