Bellec Lune
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Biographie
Lune Bellec est professeure titulaire au Département de psychologie de l’Université de Montréal et chercheuse régulière au Centre de recherche de l’Institut universitaire de gériatrie de Montréal (CRIUGM). Elle est également membre associée de Mila – l’Institut québécois d’intelligence artificielle – où elle contribue au rapprochement entre neurosciences et apprentissage automatique.
Elle a obtenu un doctorat en imagerie médicale à l’Université Paris XI et a poursuivi un stage postdoctoral à l’Institut neurologique de Montréal (Université McGill). Elle est également agrégée de mathématiques (France, 2000).
Au CRIUGM, elle dirige le laboratoire SIMEXP (Simulation, Exploration et Modélisation du Cerveau), qui développe des outils computationnels pour l’analyse de données neuro-imagerie à grande échelle. Elle est chercheuse principale du projet Courtois NeuroMod, une initiative majeure visant à construire des modèles individuels du cerveau et à faire progresser la science ouverte en neuroimagerie.
Intérêts de recherche
Ses intérêts de recherche se situent à l’intersection des neurosciences computationnelles, de la neuroimagerie fonctionnelle et de l’intelligence artificielle. Elle s’intéresse particulièrement :
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à l’organisation fonctionnelle du cerveau humain à l’aide de l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) ;
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au développement d’algorithmes et de méthodes statistiques pour l’analyse de grands ensembles de données neuroimagerie ;
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à l’apprentissage automatique appliqué aux neurosciences, notamment pour prédire des traits cognitifs ou cliniques à partir de la connectivité cérébrale ;
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à la science ouverte, à travers le partage d’outils, de données et de pipelines reproductibles (p. ex. avec le projet NeuroLibre) ;
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aux maladies neurodégénératives comme la maladie d’Alzheimer, pour lesquels ses méthodes sont utilisées afin d’identifier des biomarqueurs fonctionnels potentiels.
Mots clés : intelligence artificielle, apprentissage automatique, imagerie cérébrale, biomarqueurs de neurodégénérescence, modélisation neuronale, analyse des données cérébrales.
