Dimitri Van De Ville

Dimitri Van De Ville nació en 1975 en Dendermonde y desde entonces ha construido una trayectoria destacada como científico de la computación y neurocientífico, con un énfasis claro en los aspectos dinámicos y de redes de la actividad cerebral. Su labor combina la ingeniería biológica, la neuroimagen y el análisis de datos para entender cómo funciona el cerebro en tiempo real y bajo condiciones de salud y enfermedad. Es profesor de bioingeniería en la EPFL y dirige un laboratorio clave en el ámbito de la imagen médica dentro de la Escuela de Ingeniería.

Dimitri Van De Ville nació en 1975 en Dendermonde y desde entonces ha construido una trayectoria destacada como científico de la computación y neurocientífico, con un énfasis claro en los aspectos dinámicos y de redes de la actividad cerebral. Su labor combina la ingeniería biológica, la neuroimagen y el análisis de datos para entender cómo funciona el cerebro en tiempo real y bajo condiciones de salud y enfermedad. Es profesor de bioingeniería en la EPFL y dirige un laboratorio clave en el ámbito de la imagen médica dentro de la Escuela de Ingeniería.

Carrera

Inició sus estudios formales en informática en la Universidad de Gante, donde terminó obteniendo una Maestría con honores en 1998. Posteriormente se embarcó en un doctorado en la misma casa de estudios y en 2002 defendió una tesis centrada en técnicas de interpolación de imágenes, explorando enfoques lineales, no lineales y difusos. El comité directivo de su investigación estuvo formado por destacados docentes, y su trabajo sentó bases para futuras aplicaciones en procesamiento de imágenes.

Tras la obtención del grado doctoral, se unió al EPFL como investigador post-doctoral en el Biomedical Imaging Group, bajo la dirección del renombrado profesor Michael Unser. En 2005 asumió la responsabilidad de liderar el Signal Processing Core en Ginebra, dentro del Centro de Imagen Biomédica (CIBM), donde consolidó una visión integrada entre procesamiento de señales y neuroimagen.

En 2009, gracias a una Beca de Profesorado del SNSF, fundó el Laboratorio de Procesamiento de Imágenes Médicas, una colaboración entre el Instituto de Bioingeniería del EPFL y la Facultad de Medicina de la Universidad de Ginebra. Este laboratorio ha evolucionado y, actualmente, opera en el Campus Biotech de Ginebra, como un centro de referencia para el desarrollo de herramientas de análisis y visualización de imágenes médicas.

En 2015 fue nombrado profesor asociado con tenencia en la EPFL, con un designación adyuvante en la Universidad de Ginebra. Desde ese año dirige la Sección de Procesamiento de Señales del CIBM y, desde 2020, asume la jefatura interina de la Sección de Imagen y Tecnología Animal dentro del mismo centro. Estas funciones reflejan su compromiso con la formación de investigadores y la generación de conocimiento aplicado a la medicina.

Investigación

La labor de Van De Ville se centra en neuroimagen funcional y en técnicas como la fMRI y el EEG, utilizadas para estudiar la dinámica y las redes que subyacen a la actividad cerebral. Sus enfoques se sitúan en la intersección de procesamiento de señales, ciencia de datos y ciencia de redes, con aplicaciones que buscan comprender la función cerebral en contextos normales y patológicos.

Durante los años anteriores a 2009, sus intereses se orientaron a las ondas y las splines, incluyendo variantes como las hex-splines y las wavelets basadas en B-splines polihomogéneas isotrópicas, así como a las wavelets de operadores. Estos enfoques encontraron aplicación en neuroimagen, inspirando adaptaciones como los activantes y la representación paramétrica basada en wavelets.

A partir de 2009, su investigación se orientó hacia la neuroimagen computacional, con el objetivo de entender funciones cerebrales relacionadas con el comportamiento mediante análisis de datos de fMRI y EEG. Ha mostrado, por ejemplo, que secuencias de microestados EEG pueden encapsular una organización de escala libre que se relaciona con fluctuaciones hemodinámicas en escalas de segundos. introdujo métodos de aprendizaje automático para medir la conectividad funcional y dio impulso al campo de la decodificación de conectividad.

No dejó de contribuir a la conceptualización y la cuantificación de la conectividad al describir, entre otros conceptos, el connectome dinámico, el uso de ventanas deslizantes para identificar estados del cerebro y la deconvolución hemodinómica regularizada con criterios de sparsidad para extraer patrones espaciales de actividad temporal transitoria. Sus avances también permitieron avances en la descomposición de Wiener y en la comprensión de la actividad cerebral durante el sueño y en condiciones neurológicas.

En la vanguardia de la teoría, su investigación ha explorado la procesamiento de señales en grafos aplicado al connectoma, tratando el mapa estructural como una red sobre la que se definen funciones. Este marco facilita medir cuánta actividad se acopla a la estructura subyacente y ayuda a entender la organización jerárquica del cerebro relevante para el comportamiento. Más recientemente ha ampliado los grafos convencionales de cientos de nodos a una granularidad de millones de nodos a partir de voxel-wise, abriendo puertas a análisis mucho más finos.

Entre sus aportes teóricos se encuentran el desarrollo de multislice graph wavelets, la teoría de Slepians para grafos y técnicas de filtrado colaborativo basado en comunidades. Estas ideas han alimentado nuevas maneras de estudiar la dinámica cerebral desde una perspectiva de grafos, conectando estructura y función con herramientas de procesamiento de señales.

En cuanto a aplicaciones clínicas, ha impulsado proyectos de neuroretroalimentación en tiempo real por fMRI, permitiendo a una persona modular su propia actividad cerebral dentro del escáner mediante principios de biofeedback. Este ámbito abre posibilidades de intervenciones neuropsicológicas y terapéuticas supervisadas por tecnología de escaneo.

Distinciones

La trayectoria de Van De Ville ha sido reconocida con diversos galardones que destacan su impacto científico y su liderazgo en la ingeniería biomédica. Entre ellos figuran premios como el Premio Leenaards recibido en 2016, la NARSAD Independent Investigator Award otorgada en 2014, el Premio NeuroImage Editors’ Choice de 2013 y el Premio Pfizer de 2012.

Su perfil académico ha sido reconocido por la comunidad internacional con nombramientos y distinciones dentro de IEEE. Fue orador distinguido de la Sociedad de Procesamiento de Señales del IEEE durante la temporada 2021–2022 y fue reconocido como Fellow del IEEE en 2020.

En el ámbito institucional su influencia se extiende al liderazgo: preside la Junta de la Sociedad Suiza de Ingeniería Biomédica desde 2020 y ejerció como responsable fundador del Special Attention Team para Análisis de Imágenes y Señales Biomédicas de EURASIP entre 2016 y 2019. En la IEEE, dirigió la Comisión Técnica de Imágenes Biomédicas y Procesamiento de Señales como presidente 2012–2013 y pasado presidente en 2014, con roles de vicepresidente en 2011 y de secretario y editor en otras comisiones.

En el ámbito editorial, ha ejercido como editor senior asociado de la IEEE Transactions on Signal Processing desde 2019, como editor asociado de la SIAM Journal of Imaging Sciences desde 2018, y como editor asociado fundador de NeuroImage Reports de Elsevier desde 2020. También ha participado como editor en las revistas IEEE Transactions on Image Processing (2006–2009) y IEEE Signal Processing Letters (2004–2006).

Obras seleccionadas

• En colaboración con colegas, exploró el concepto de conectoma dinámico y analizó su estado y perspectivas en NeuroImage, aportando un marco para entender la variabilidad funcional del cerebro a lo largo del tiempo.
• Investigaciones que mostraron correlatos de topografía EEG en reposo, revelando dinámicas rápidas de redes cerebrales mediante imágenes funcionales y resaltando la relación entre estados de reposo y la organización global.
• Estudios sobre fluctuaciones reales y espurias de la conectividad funcional durante el reposo, proponiendo enfoques para distinguir patrones genuinos de ruido en NeuroImage.
• Desarrollo de marcos para componentes principales de conectividad funcional, aportando una nueva lente para estudiar la dinámica de las redes durante el reposo y su interpretación en NeuroImage.
• Contribuciones a la teoría de grafos aplicadas al procesamiento de señales cerebrales, mostrando cómo gráficos y frames de wavelets pueden capturar estructuras multi-eslice en la actividad cerebral.
• Propuestas de enfoques que combinan grafos y procesamiento de señales para estudiar la interacción entre anatomía y función en el cerebro, con aplicaciones en grafos de mayor resolución y en escenarios clínicos.

En conjunto, la trayectoria de Dimitri Van De Ville combina una formación sólida en ingeniería y neurociencias con una producción científica amplia y diversa. Su labor no solo ha enriquecido la teoría de procesamiento de señales aplicadas a la neuroimagen, sino que también ha generado herramientas prácticas para entender y, en algunos casos, modular la actividad cerebral. Su impacto se extiende a la docencia, la dirección de laboratorios y la participación activa en comunidades científicas internacionales.