Neuroirudi-seinalearen prozesamendua

Informazio gehiago Informazio gutxiago

SPIN-Group. Gure taldeak nagusiki datu biomediku eta neuroirudien analisi eta lorpenerako metodo aurreratuak ikertzen ditu, garunaren fisiologia, egitura eta funtzioak hobeto ulertzeko.

Neurozientzia kliniko eta kognitiboan arreta jarriz, gure proiektuaren interes nagusia erresonantzia magnetiko funtzional eta infragorri hurbilaren espektroskopia funtzionalaren irudien seinale prozesamendurako algoritmoak garatzea da, denoising (zarata ezabatzea) eta deconvolution seinaleak, prozesu fisiologiko eta neurobaskularrak, konektibitate analisi funtzionalak, garuneko aktibitatea dekodetu eta kodetzea eta irudikatze multimodala barne.

Gure helburua garunaren sareak eskala handian duen egitura funtzionala aztertzeko metodo horiek aplikatzea da, eta egoera osasuntsu eta gaixoetan, bizitzan zehar, norbanakoetan zein subjektuen artean kognizioa nola egituratzen duten aztertzea.

Taldea

Cesar Caballero-Gaudes

Ikerkuntza

Cristina Comella

Ikerkuntza

Inés Chavarría

Ikerkuntza

Javier González-Castillo

Ikerkuntza

Lia Maria Hocke

Ikerkuntza

Marco A. Flores-Coronado

Ikerkuntza

Ryland L. Miller

Ikerkuntza

Sophia Forsberg Tibblin

Ikerkuntza

Argitalpenak

2025

Blanco, B., Molnar, M., Arrieta, I., Caballero-Gaudes, C., & Carreiras, M. (2025). Functional Brain Adaptations During Speech Processing in 4-Month-Old Bilingual Infants. Developmental Science, 28(1). Doi:10.1111/desc.13572

Cohen, A.D., Moia, S., Pike, G.B., Caballero-Gaudes, C., & Wang, Y. (2025). Resting state BOLD-perfusion coupling patterns using multiband multi-echo pseudo-continuous arterial spin label imaging. Scientific reports, 15(1), 2108. Doi:10.1038/s41598-024-81305-1

2024

Castro-Macías, F.M., Pérez-Bueno, F., Vega, M., Mateos, J., Molina, R., & Katsaggelos, A.K. (2024). Bayesian Blind Image Deconvolution using an Hyperbolic-Secant prior. Proceedings - International Conference on Image Processing, ICIP, 1500-1506. Doi:10.1109/ICIP51287.2024.10647808

López-Pérez, M., Morquecho, A., Schmidt, A., Pérez-Bueno, F., Martín-Castro, A., Mateos, J., & Molina, R. (2024). The CrowdGleason dataset: Learning the Gleason grade from crowds and experts. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 257. Doi:10.1016/j.cmpb.2024.108472

Gurekin lan egin nahi duzu?

Gure zientzia talde anitz batekin hobea dela uste dugu

BCBLn gure taldea osatzen dutenen garapen profesionala bultzatzen dugu.

Jakin ezazu gaur egun zer eskaintza ditugun gure lantaldeko kide izateko eta nazioarteko ikerketa-proiektuetan parte hartzeko.

BCBLn lan egin nahi dut