Eloi Navet

Je suis Eloi Navet, doctorant en informatique à l’Université de Bordeaux au sein du LaBRI et du consortium In2Brain. Depuis octobre 2024, je mène le projet doctoral « Une Assemblée d’IA pour la Prédiction des Maladies Neurologiques », inscrit à l’École doctorale Mathématiques et Informatique (ED MI). Je conçois des assemblages de modèles d’apprentissage profond pour analyser des IRM cérébrales 3D et soutenir le diagnostic différentiel de maladies neurodégénératives.

Le travail est encadré par Pierrick Coupé (LaBRI / CNRS), Rémi Giraud (IMS Bordeaux INP) et Boris Mansencal (LaBRI / CNRS), en collaboration avec le CHU de Bordeaux et l’Institut des Maladies Neurodégénératives (IMN).

Sujet de thèse :
« Une Assemblée d’IA pour la Prédiction des Maladies Neurologiques », doctorat en informatique à l’Université de Bordeaux.

Laboratoire & équipe :
Projet mené au LaBRI (UMR 5800, équipe Images et Son) et intégré au consortium In2Brain depuis octobre 2024.

Encadrement :
Pierrick Coupé (directeur de thèse, LaBRI / CNRS), Rémi Giraud (co-directeur, IMS Bordeaux INP) et Boris Mansencal (LaBRI / CNRS).

École doctorale :
Mathématiques et Informatique, Université de Bordeaux.

Axes de recherche :

Concevoir une assemblée d’architectures d’apprentissage profond pour analyser des volumes IRM cérébraux 3D.
Lever les verrous méthodologiques liés au manque de données annotées via l’apprentissage semi-supervisé.
Proposer des outils d’aide au diagnostic différentiel pour la maladie d’Alzheimer, la démence frontotemporale et la démence à corps de Lewy.

Partenariats cliniques :
Collaboration étroite avec le CHU de Bordeaux et l’Institut des Maladies Neurodégénératives afin d’ancrer les avancées méthodologiques dans la pratique clinique.

Mots-clés (ADUM) :

Imagerie par résonance magnétique
Apprentissage profond
Transformeurs
Diagnostic différentiel
Démences neurodégénératives
Apprentissage semi-supervisé

Ressources utiles :

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Eloi Navet

Intérêts

Éducation