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Samuel Kadoury
B.Ing. (Poly), M.Ing. (McGill), Ph.D. (Montréal), Postdoc (INRIA)

Intérêts de recherche et affiliations

Intérêts de recherche

Les intérêts de recherche du professeur Kadoury portent sur le développement de nouvelles méthodes et systèmes en imagerie médicale, particulièrement dans les domaines neuronaux, cardiovasculaires, orthopédiques et en oncologie interventionnelle. Les nouvelles technologies en recalage d'images (temporelles, mono et multimodales), segmentation, conception d'atlas d'organes, modélisation statistique de formes, classification et dans le traitement minimalement invasif sont validées dans le cadre d'études cliniques, tant chez l'adulte que chez l'enfant.

  • Imagerie médicale
  • Vision par ordinateur
  • Reconnaissance et modélisation d'organes
  • Systèmes de navigation interventionnels
  • Fusion d'images multimodales
  • Techniques d'apprentissage
Type(s) d'expertises (sujets CRSNG)
  • 1901 Technologie biomédicale
  • 2603 Vision artificielle
  • 2604 Applications de systèmes intelligents
  • 2605 Analyse de formes et intelligence artificielle
  • 2708 Traitement d'images et traitement vidéo

Publications

Publications récentes
Communication de conférence
Boucher, M.-A., Watts, N., Gremillet, F., Legare, P. & Kadoury, S. (2018). Asymmetry quantification from reflectance images of orthotic patients using structural similarity metrics. Communication présentée à Medical Imaging : Computer-Aided Diagnosis, Houston, TX, United states. Tiré de https://doi.org/10.1117/12.2292544
Article de revue
Nozadi, S.H. & Kadoury, S. (2018). Classification of alzheimer's and MCI patients from semantically parcelled PET Images: a comparison between AV45 and FDG-PET. International Journal of Biomedical Imaging, 2018, 13 pages. Tiré de https://doi.org/10.1155/2018/1247430
Communication de conférence
Petkovi, U., Korez, R., Parent, S., Kadoury, S. & Vrtovec, T. (2018). 3D Cobb angle measurements from scoliotic mesh models with varying face-vertex density. Communication présentée à 5th Workshop on Computational Methods and Clinical Applications in Musculoskeletal Imaging (MSKI 2017), Quebec City, QC (p. 48-58). Tiré de https://doi.org/10.1007/978-3-319-74113-0_5
Article de revue
Michaud, F., Li, N., Plantefève, R., Bigot, A., Kadoury, S., Martel, S. & Soulez, G. (2018). In vitro feasibility study of magnetic resonance navigation in realistic physiological settings. Journal of Vascular and Interventional Radiology, 29(4, Supplement), S135. Tiré de https://doi.org/10.1016/j.jvir.2018.01.349

Encadrement à Polytechnique

TERMINÉ

  • Thèse de doctorat (1)

    • Shakeri, M. (2016). Analysis of sub-cortical morphology in benign epilepsy with centrotemporal spikes (Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/2453/
  • Mémoire de maîtrise (6)

    • Nozadi, S.H. (2017). Classification of Alzheimer's Disease and Mild Cognitive Impairment Using Longitudinal FDG-PET Images (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de http://publications.polymtl.ca/2586/
    • Gérard, M. (2016). Modélisation 3D des artères hépatiques et visualisation par fusion d'imagerie par résonance magnétique et d'imagerie ultrasonore (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de http://publications.polymtl.ca/2390/
    • Mandal, K.K. (2016). Intra-Operative Needle Tracking Using Optical Shape Sensing Technology (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de http://publications.polymtl.ca/2090/
    • Parent, F. (2016). Reconstruction 3D de la forme d'aiguilles chirurgicales en utilisant la réflectométrie fréquentielle dans des fibres optiques (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de http://publications.polymtl.ca/2126/
    • Thong, W. (2015). Apprentissage de représentations pour la classification d'images biomédicales (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de http://publications.polymtl.ca/1842/
    • De Leener, B. (2014). Segmentation automatique de la moelle épinière sur des images de résonance magnétique par propagation de modèles déformables (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de http://publications.polymtl.ca/1471

Nouvelle(s) concernant Samuel Kadoury

NOUVELLES | 22 février 2018
Des réseaux de neurones profonds identifient les tumeurs | Lire
NOUVELLES | 22 janvier 2018
Concours de projets 2017 de l’Institut TransMedTech : du soutien pour les projets de professeurs et d’étudiants chercheurs de Polytechnique Montréal | Lire

Revue de presse concernant Samuel Kadoury

18 novembre 2017, Le Devoir, Les avancées de l’intelligence artificielle s’apprêtent à bouleverser la pratique médicale Dans son laboratoire, Samuel Kadoury, professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel à Polytechnique Montréal, travaille à entraîner des logiciels, dont un capable de déterminer si de jeunes patients atteints de scoliose auront besoin ou pas d'une grande chirurgie.
23 novembre 2016, Le médecin du Québec, Médecine et intelligence artificielle : un nouveau monde de possibilités Mentions de Christopher Pal et de Samuel Kadoury, professeurs agrégés au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal.