Fusion-UNet est un projet de recherche en imagerie médicale utilisant des réseaux de neurones pour segmenter et analyser des images médicales. Il permet d'identifier et de délimiter automatiquement des structures anatomiques ou des anomalies comme des tumeurs, facilitant ainsi le travail des radiologues et améliorant la précision des diagnostics. L'outil s'appuie sur des techniques avancées de deep learning pour traiter des données issues de scanners, IRM ou autres modalités d'imagerie.

Plateforme dédiée à la visualisation et à l'analyse d'atlas d'organes humains en trois dimensions. Elle permet aux chercheurs, médecins et étudiants d'explorer des structures anatomiques détaillées, de consulter des données médicales associées et de partager des ressources scientifiques. L'outil facilite la compréhension des organes et soutient la recherche médicale et l'enseignement.

Outil dédié à l'appariement et à l'analyse de données issues de neuroimagerie. Il permet de comparer des trajectoires cérébrales, de visualiser des structures anatomiques en 3D et de faciliter la recherche médicale en mettant en relation des modèles cérébraux pour des études cliniques ou scientifiques.

Projet medInria-visages dédié à l'analyse d'images médicales et à la reconstruction 3D de structures anatomiques, permettant un suivi thérapeutique précis.