המחקר שלי מתמקד בשימוש בשיטות לימוד מכונה (קונבנציונליות, רדיומיקס ולמידה עמוקה) עם נתונים הדמיתיים (MRI) ונתונים קלינים לצורך שיפור יכולת האבחון זיהוי ומעכב אחר טיפול בחולים עם פתולוגיות של מערכת העצבים. במחקרים אלו יש דגש מרכזי על יישומים מעשיים, החל מתכנון ותיקוף המחקר, דרך שילוב הכלים שפותחו בקליניה ככלי סיוע בהערכת המטופל. פרויקטי מחקר מרכזיים שמתנהלים היום בקבוצה שלי:

• שימוש בשיטות למידה עמוקה לזיהוי וסיווג פתולוגיות בעמוד שידרה ע"ב תמונות MRI (2D & 3D)
• פיתוח ויישום שיטות לכימות אוטומטי של נגעים מוחיים בחולים עם גידולים מוחיים וחולים עם טרשת נפוצה (MS)
• ניבוי מהלך המחלה הקליני בחולי MS ע"ב תמונות MRI ונתונים קליניים
• סיווג וסגמנטציה של פתולוגיות מוחיות באמצעות למידה עמוקה תוך התמודדמות עם נתונים חסרים / גודל קבוצנ קטן
• חילוץ אוטומטי של מערכות סיבים מוחיים באמצעות למידה עמוקה