Résumé
L’analyse des données de neuroimagerie fait partie du domaine en pleine évolution de l’analyse des mégadonnées et des données complexes. Par exemple, les données de neuroimagerie, comme les données d’imagerie du tenseur de diffusion et d’imagerie par résonance magnétique, peuvent être traitées comme des données fonctionnelles, tout en conservant leurs caractéristiques propres. Même si l’analyse statistique de l’analyse des données de neuroimagerie hérite de certaines méthodes issues de l’analyse de données fonctionnelles, de nouveaux défis apparaissent en raison de la complexité qu’elle suppose.
En tant que titulaire de la Chaire de recherche du Canada en statistiques et probabilités, Linglong Kong tente de relever ces défis. M. Kong et son équipe de recherche mettent au point des méthodes statistiques novatrices pour l’analyse des données de neuroimagerie et l’analyse de données fonctionnelles afin d’examiner leurs structures complexes et corrélées, et d’intégrer des données provenant d’autres ressources, comme des données cliniques et génétiques.