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Inspirer le développement de l'intelligence artificielle au bénéfice de tous·tes

Un professeur s'entretient avec ses étudiants dans un café/lounge.

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02 Sep 2025
Hugo Larochelle devient le nouveau directeur scientifique de Mila
Photo de Hugo Larochelle
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22 Aoû 2025
Mila accueille sa première cohorte du Fellowship en politiques de l’IA
Photo des participants du programme Fellowship Mila en politiques de l'IA
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28 Juil 2025
Mila à ACL 2025
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Fondé en 1993 par le professeur Yoshua Bengio, Mila regroupe aujourd'hui plus de 140 professeur·e·s affilié·e·s à l'Université de Montréal, l'Université McGill, Polytechnique Montréal et HEC Montréal. L'institut accueille également des professeur·e·s de l'Université Laval, de l'Université de Sherbrooke, de l'École de technologie supérieure (ÉTS) et de l'Université Concordia.

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Publications récentes

Intersecting perspectives: A participatory street review framework for urban inclusivity
Rashid A. Mushkani
Shin (Alexandre) Koseki
2025-10-01
Habitat International (publié)
doi.org
Intersecting perspectives: A participatory street review framework for urban inclusivity
Rashid A. Mushkani
Shin (Alexandre) Koseki
2025-10-01
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doi.org
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Rashid A. Mushkani
Shin (Alexandre) Koseki
2025-10-01
Habitat International (publié)
doi.org
Rootlets-based registration to the PAM50 spinal cord template
Sandrine Bédard
Jan Valosek
Valeria Oliva
Kenneth A. Weber
Julien Cohen-Adad
Abstract Spinal cord functional MRI studies require precise localization of spinal levels for reliable voxel-wise group analyses. Traditiona… (voir plus)l template-based registration of the spinal cord uses intervertebral discs for alignment. However, substantial anatomical variability across individuals exists between vertebral and spinal levels. This study proposes a novel registration approach that leverages spinal nerve rootlets to improve alignment accuracy and reproducibility across individuals. We developed a registration method leveraging dorsal cervical rootlets segmentation and aligning them non-linearly with the PAM50 spinal cord template. Validation was performed on a multi-subject, multi-site dataset (n = 267, 44 sites) and a multi-subject dataset with various neck positions (n = 10, 3 sessions). We further validated the method on task-based functional MRI (n = 23) to compare group-level activation maps using rootlet-based registration to traditional disc-based methods. Rootlet-based registration showed superior alignment across individuals compared with the traditional disc-based method on n = 226 individuals, and on n = 176 individuals for morphological analyses. Notably, rootlet positions were more stable across neck positions. Group-level analysis of task-based functional MRI using rootlet-based registration increased Z scores and activation cluster size compared with disc-based registration (number of active voxels from 3292 to 7978). Rootlet-based registration enhances both inter- and intra-subject anatomical alignment and yields better spatial normalization for group-level fMRI analyses. Our findings highlight the potential of rootlet-based registration to improve the precision and reliability of spinal cord neuroimaging group analysis.
2025-08-26
Imaging Neuroscience (publié)
doi.org
arxiv.org
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IA pour l'humanité

Le développement socialement responsable et bénéfique de l'IA est une dimension fondamentale de la mission de Mila. En tant que chef de file, nous souhaitons contribuer au dialogue social et au développement d'applications qui seront bénéfiques pour la société.

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