Oscar Esteban est Professeur associé à la Haute École d’Ingénierie de la HES‑SO Valais–Wallis et un défenseur de longue date de l’imagerie neurofonctionnelle ouverte et reproductible. Il dirige l’AxonLab, qui développe une infrastructure d’imagerie neurobiologique ouverte et de qualité analytique, visant à rendre les applications IRM humaines et non humaines plus fiables, plus comparables et plus faciles à partager.
Il est principalement connu en tant que fondateur et co‑responsable du développement de l’écosystème NiPreps (www.nipreps.org), qui inclut des outils tels que fMRIPrep, MRIQC et TemplateFlow, désormais devenus des composants standards de nombreux flux de traitement en neuroimagerie et incarnant les principes FAIR et de science ouverte.
Son programme de recherche porte sur la fiabilité et l’interprétabilité des mesures de connectivité cérébrale dérivées de l’IRM — structurelle, fonctionnelle et de diffusion — ainsi que sur l’intégration de l’IRM avec la tomographie par émission de positons (TEP). À long terme, son objectif est de mettre en lumière les interactions entre structure, fonction et dynamique grâce à la neuroimagerie.
À travers l’étude Human Connectome PHantom (HCPh) et d’autres paradigmes d’échantillonnage dense, son groupe utilise des acquisitions IRM multi‑sessions répétées pour caractériser la variabilité de mesure, calibrer les pipelines d’évaluation de la qualité et de prétraitement, et établir des points de référence pour les métriques de connectivité. Sur le plan méthodologique, l’AxonLab opère à l’interface de la neuro‑informatique, de la neuro‑imagerie et du calcul neuro‑scientifique, en traitant les flux d’analyse comme des systèmes logiciels modulaires et optimisables. Le laboratoire explore des approches d’apprentissage automatique et de programmation différentiable pour construire des pipelines de prétraitement et de QA/QC adaptatifs, transparents et reproductibles, avec un accent particulier sur la standardisation des workflows et la convergence vers des implémentations consensuelles afin de réduire la variabilité méthodologique.
Au sein de la HES‑SO Valais–Wallis, il contribue à l’enseignement de niveau Bachelor et Master à l’interface de la neuroimagerie, de la science des données et de l’intelligence artificielle, en intégrant dans les cours des outils et jeux de données open source issus du terrain. Il est également Secretary‑Elect de l’Organization for Human Brain Mapping (OHBM), membre du comité éditorial de Scientific Data, et lancera une filière Registered Reports en tant que Special Editor pour Aperture Neuro en 2026. Il participe également au groupe de travail INDoS (Improving Neuroimaging Data for Sharing ; COST Action CA24161).
Dans le cadre de son engagement pour les standards communautaires, il contribue activement au Brain Imaging Data Structure (BIDS) et à des initiatives connexes. À travers ses activités logicielles, normatives et de service à la communauté, Oscar œuvre à faire progresser un écosystème de science ouverte en neuroimagerie, combinant des procédures robustes de QA/QC standardisées avec des formats de données interopérables et une gouvernance éthique des données. Son objectif est de permettre la réutilisation fiable des données de neuroimagerie entre études, sites et modalités, afin que les avancées méthodologiques se traduisent par des inférences plus solides concernant l’organisation et le fonctionnement du cerveau.
SWITCH edu-ID
Administration
