Équipe Scientifiques

Page précédente Olivier COLLIOT PhD, DR2, CNRS Equipe "ARAMIS – Algorithmes, modèles et méthodes pour les images et les signaux du cerveau humain" https://www.aramislab.fr/perso/coll https://www.aramislab.fr https://twitter.com/https://twitter.com/oliviercolliot https://www.linkedin.com/in/olivier-colliot-8072235

Biographie

Olivier Colliot est Directeur de Recherche CNRS (Section d'informatique et traitement du signal). Il a fondé et co-dirige l'équipe ARAMIS, un groupe multidisciplinaire dédié à la conception de méthodes mathématiques et informatiques pour l'études des maladies du cerveau à partir de données multimodales. Il est membre du comité éditorial de Medical Image Analysis et Conference Chair de SPIE Medical Imaging. Il coordonne le développement du logiciel Open Source Clinica (www.clinica.run). ll enseigne au niveau Master à l'Ecole Normale Supérieure de Paris-Saclay et Centrale-Supelec (Master Mathématiques, Vision et Apprentissage, cours sur le deep learning pour l'imagerie médicale), à l'Université de Paris (Master Bioentrepreneur, cours d'introduction à l'intelligence artificielle) et à l'Ecole des Mines de Paris (cours sur le machine learning pour l'imagerie cérébrale). Sa liste complète de publications est disponible à l'adresse : https://cv.archives-ouvertes.fr/olivier-colliot

Travaux de recherche

Ses activités de recherche concernent le machine learning, l'analyse d'images médicales et leur application à l'étude des maladies du cerveau.

Publications

  •  Burgos N, Bottani S, Faouzi J, Thibeau-Sutre E, and Colliot O. Deep learning for brain disorders: from data processing to disease treatment. Briefings in Bioinformatics, 2021 Dec 15:bbaa310.
  • Wen J, Thibeau-Sutre E, Diaz-Melo M, Samper-González J, Routier A, Bottani S, Dormont D, Durrleman S, Burgos N, and Colliot O, Convolutional neural networks for classification of Alzheimer’s disease: Overview and reproducible evaluation, Medical Image Analysis, 63, 101694, 2020.
  • Wei W, Poirion E, Bodini B, Durrleman S, Ayache N, Stankoff B, and Colliot O, Predicting PET-derived demyelination from multimodal MRI using sketcher-refiner adversarial training for multiple sclerosis, Medical Image Analysis, 58, 101546, 2019.
  • Samper-González J, Burgos N, Bottani S, Fontanella S, Lu P, Marcoux A, Routier A, Guillon J, Bacci M, Wen J, Bertrand A, Bertin H, Habert M-O, Durrleman S, Evgeniou T, and Colliot O, Reproducible evaluation of classification methods in Alzheimer’s disease: Framework and application to MRI and PET data, NeuroImage, 183:504–521, 2018.
  • Cuingnet R, Glaunès JA, Chupin M, Benali H, and Colliot O, The ADNI. Spatial and anatomical regularization of SVM: a general framework for neuroimaging data, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 35 (3), 682-696, 2013.