Outil open source conçu pour automatiser et orchestrer des workflows d'analyse d'imagerie cérébrale fonctionnelle (IRMf). Il permet de construire des chaînes de traitement à partir de descriptions de configurations, d'exécuter ces workflows en parallèle sur des clusters de calcul, puis de post-traiter les résultats pour en extraire des statistiques et des corrélations. Destiné aux chercheurs et cliniciens en neurosciences, il facilite la reproductibilité et l'analyse comparative des données.

Ce projet vise à étudier la reproductibilité d'un pipeline de traitement d'images médicales (FSL-FLIRT) déployé via Docker et Guix sur différentes infrastructures. Il compare les résultats obtenus sur des données cérébrales issues de l'ensemble OASIS-I, en analysant les différences entre les sorties générées par ces deux environnements. Les analyses portent sur des transformations rigides appliquées à des scans cérébraux, avec une attention particulière aux matrices de transformation et aux fichiers de sortie.

PyLowStroke est une bibliothèque Python dédiée à l'analyse de données biomédicales, en particulier dans le domaine des neurosciences. Elle propose des fonctionnalités avancées de traitement d'images médicales, permettant de détecter et de quantifier des lésions cérébrales de manière automatique et précise.

OpenViBE est une plateforme logicielle open source dédiée à la conception, au test et à l'utilisation d'interfaces cerveau-machine (BCI). Elle permet aux chercheurs et développeurs de créer des applications pour l'acquisition, le traitement et la visualisation de signaux cérébraux en temps réel. La plateforme inclut des outils pour la stimulation, l'analyse des données EEG et la génération de protocoles expérimentaux.

Projet dédié à l'analyse et au traitement de données d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) issues du Human Connectome Project. Il propose des pipelines analytiques au niveau sujet et groupe pour évaluer la connectivité cérébrale et les réponses fonctionnelles. Les outils intégrés permettent de reproduire des analyses statistiques, valider techniquement les résultats et générer des figures pour des publications scientifiques en neurosciences.

Outil dédié à la modélisation et à l'analyse de pipelines d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (fMRI). Il permet de générer et d'évaluer des configurations de traitement de données cérébrales, facilitant ainsi la recherche en neurosciences. Le projet aide les chercheurs à optimiser leurs protocoles d'acquisition et d'analyse pour des études en neuroimagerie.

Ce projet vise à affiner et explorer la variabilité dans les pipelines d'imagerie cérébrale fonctionnelle (fMRI). Il permet de modéliser, exécuter et analyser différentes configurations de traitement des données neuroimagers pour évaluer leur impact sur les résultats. Les outils développés facilitent la comparaison de méthodes, l'identification des configurations optimales et la génération de rapports analytiques pour la recherche en neurosciences.

Projet dédié à la conception et à la simulation de perceptrons analogiques, une approche innovante en intelligence artificielle inspirée des mécanismes biologiques. Il permet d'explorer des architectures neuronales non numériques pour des applications en apprentissage automatique et en traitement de données. Le projet vise à offrir une plateforme flexible pour tester des modèles inspirés du fonctionnement cérébral, avec un accent sur l'analogique et la physique des systèmes.

Ce projet vise à évaluer la variabilité analytique dans les analyses de neuroimagerie fonctionnelle (fMRI) à grande échelle. Il explore différentes configurations de pipelines de traitement d'images cérébrales pour identifier les sources de variabilité dans les résultats. Les données proviennent de sujets de l'Human Connectome Project et sont analysées via des notebooks Jupyter. Les résultats sont présentés sous forme de graphiques et de figures pour une publication scientifique lors du congrès OHBM 2026.

Projet open source visant à reproduire et automatiser les tutoriels du logiciel SPM (Statistical Parametric Mapping) pour l'analyse de données d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf). Il permet de traiter des données brutes, effectuer des prétraitements (alignement, segmentation, normalisation), modéliser des réponses cérébrales et générer des résultats reproductibles pour des études en neurosciences.