Mariana Bento est une chercheuse postdoctorale au Centre de recherche de la famille Seaman et travaille au Centre de traitement et d’analyse d’images de Calgary (CIPAC) pour développer des méthodes et des approches pour le traitement d’images médicales de grand jeux de données de différents centres en utilisant des techniques d’apprentissage profond. 

Les outils de diagnostic assisté par ordinateur (DAO) utilisant des images de résonance magnétique (RM), en particulier les RM de cerveaux ont été largement développés pour la quantification de fardeau, le diagnostic de patients et le suivi. Dernièrement, le volume de données de RM nécessitant un traitement et une analyse a augmenté de manière exponentielle. Il en est de même pour la variabilité de ces données, en particulier pour les études multi-centres incluant des images acquises à différents centres. Mon projet de la PCNO est de développer et de rendre accessible des techniques automatisées qui rassemblent de grands jeux de données hétérogènes de d’images de RM en éliminant les échantillons de piètre qualité ou les données aberrantes, permettant le développement d’outils de DAO ouverts plus robustes et plus fiables dans le domaine des neurosciences.