Grup d'imatges biomèdiques. IP. Roser Sala Llonch

Presentació

Els objectius generals del grup són el desenvolupament de models i mètodes per a l’adquisició, el tractament i l’estudi d’imatges biomèdiques, en especial aquelles imatges a mesoescala i a macroescala. El treball del grup té un enfoc multidisciplinari que integra el desenvolupament tècnic amb la recerca clínica.

Roser Sala-Llonch
Agregada interina
Mail: roser.sala@ub.edu
Web: https://webgrec.ub.edu/webpages/personal/cat/009168_roser.sala.ub.edu.html

 

Aida Niñerola Baizan
Investigadora Hospital Clínic i
Professora associada Universitat de Barcelona
Mail: aninerola@ub.edu

 

Raúl Tudela Fernandez
Investigador CIBER-BBN i professor associat
Universitat de Barcelona
Mail: raul.tudela@ub.edu

 

Agnès Pérez Millàn
Estudiant PhD
Universitat de Barcelona / Hospital Clínic de Barcelona
Mail: agperez@clinic.cat

 

José M. Contador Muñana
Estudiant PhD
Universitat de Barcelona / Hospital Clínic de Barcelona
Mail: contador@clinic.cat

  • Anàlisi multimodal d’imatges cerebrals:

La recerca se centra en l'ús i el desenvolupament de tècniques avançades per a l'anàlisi i la interpretació d'imatges mèdiques cerebrals de diferents modalitats, incloent la tomografia d'emissió de fotons (SPECT), la tomografia per emissió de positrons (PET) i la ressonància magnètica (RM). Utilitzem dades clíniques i dades simulades per entendre la relació entre les mesures derivades de les imatges i els mecanismes fisiopatològics subjacents. Apliquem tècniques avançades dels camps de la física i l'enginyeria a la neuroimatge per ajudar a comprendre la funció i l'estructura del cervell humà tant en individus sans, com en pacients amb malalties neurodegeneratives, com la malaltia d'Alzheimer o la malaltia de Pàrquinson.

  • Mètodes estadístics pel diagnòstic i pronòstic de les malalties neurodegeneratives:

Realitzem anàlisis utilitzant dades clíniques pròpies, dades d’estudis multicèntrics i dades simulades per dissenyar models estadístics que permetin estudiar les trajectòries de les diferents mesures -derivades de les imatges cerebrals- al llarg de l’evolució de les malalties neurodegeneratives. Utilitzem mètodes basats en l’estadística clàssica així com noves aproximacions que exploren les tècniques Bayesianes i els mètodes d’aprenentatge automàtic (Machine Learning). Aquests estudis ens permeten avançar en la identificació de Biomarcadors per malalties neurodegeneratives com l’Alzheimer, el Pàrquinson o altres demències.

  • Mètodes de simulació per Imatge Nuclear:

Utilitzem mètodes computacionals, basats en la simulació de Monte Carlo per simular el comportament de diferents escàners per PET i SPECT. La simulació ens permet caracteritzar les diferents càmeres, així com estudiar l’efecte de la variació de les característiques físiques i dels paràmetres d’adquisició en les imatges resultants. En el context dels estudis estadístics de grans volums de dades, la simulació ofereix una oportunitat per desenvolupar i testejar mètodes abans d’aplicar-los a dades reals.

Co-regionality of brain changes in Alzheimer’s Disease using neuroimage multimodal Bayesian approaches for individual predictions.

Investigadora Principal: Roser Sala Llonch
Ministerio de Economia y Competitividad. Programa I+D+i Retos Investigación
Ref: PID2020-118386RA-I00
Import: 32.670 €

2021-2024

  • Ofertes de la Universitat de Barcelona:

Feina UB

  • Ofertes del Grup de Recerca:

En aquests moments no es troben ofertes de feina d'aquest Grup de Recerca

Comparteix-ho: