Département de génie électrique
Génie biomédical Technologie biomédicale Recherche en sciences de la vie liées à la santé publique et aux maladies humaines Sciences médicales Traitement d'images et traitement vidéo Intelligence artificielle Méthodes expérimentales et instrumentation Physique médicale
Santé humaine
Modélisation et intelligence artificielle
Intérêts de recherche et affiliations
Mon laboratoire développe des méthodes de pointe en Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) pour évaluer la structure et la fonction du cerveau et de la moelle épinière. Les projets impliquent des développements méthodologiques tels que construction d'antennes, traitement d'image (correction de mouvement, segmentation, recalage multimodal). Un fort accent est mis sur la l'application clinique des développements, visant à améliorer le diagnostic et le pronostic chez les patients atteints de maladies neurodégénératives et traumatismes.
L'environnement du laboratoire est très multi-disciplinaire. Nous interagissons régulièrement avec des physiciens, ingénieurs, radiologues, neurologues et neurophysiologistes. En plus, notre laboratoire collabore avec le Martinos Center for Biomedical Imaging (Harvard), par conséquent certains projets impliqueront des déplacements à Boston. Les projets comprennent:
- IRM de la moelle épinière chez des patients atteints de sclérose en plaques (collaboration avec Harvard),
- Etudier des caractéristiques du cerveau par IRM à ultra-haut champ (collaboration avec Harvard),
- Développement de méthodes basées deep learning pour analyser les images médicales (collaboration avec Mila),
- Développement de logiciels open-source d'analyses d'images médicales
- Construction d'antennes IRM
- Chaire de recherche du Canada de niveau 2 en imagerie par résonance magnétique quantitative, Titulaire
- Unité de neuroimagerie fonctionnelle (UNF), Co-directeur
- Laboratoire de Recherche en Neuroimagerie (NeuroPoly), Co-directeur
- Centre de recherche du CHU Sainte-Justine, Université de Montréal, Montreal, QC, Canada, Chercheur
- Centre de recherche de l'Institut universitaire de gériatrie de Montréal (CRIUGM), Chercheur
- Département de neurosciences, Université de Montréal, Professeur associé
- Centre de recherche avancée en micro-ondes et en électronique spatiale (POLY-GRAMES), Membre
- Réseau de bio-imagerie du Québec (RBIQ), Membre
- Institut de génie biomédical, Membre
- Institut de valorisation des données (IVADO), Membre
- Mila - Quebec AI Institute, Montreal, QC, Canada, Membre associé
- 1900 GÉNIE BIOMÉDICAL
- 1901 Technologie biomédicale
- 6400 RECHERCHE EN SCIENCES DE LA VIE LIÉES À LA SANTÉ PUBLIQUE ET AUX MALADIES HUMAINES
- 9000 SCIENCES MÉDICALES
- 2708 Traitement d'images et traitement vidéo
- 2605 Analyse de formes et intelligence artificielle
- 2603 Vision artificielle
- 2705 Logiciels et développement
- 3115 Physique médicale
Publications
Biographie
Prof. Cohen-Adad est un physicien en IRM et développeur de logiciels avec plus de 15 ans d'expérience dans des méthodes avancées d'IRM pour l'évaluation quantitative de la structure et de la fonction du cerveau et de la moelle épinière. Il est professeur associé à Polytechnique Montréal, professeur adjoint de neurosciences à l'Université de Montréal, directeur adjoint de l'Unité Fonctionnelle de Neuroimagerie (Univ. Montréal), membre de Mila (Univ. Montréal) et il détient la Chaire de recherche du Canada en Imagerie par Résonance Magnétique Quantitative. Avec ses collègues Prof. Nikola Stikov, Prof. Alonso-Ortiz et Prof. De Leener, il co-dirige le Laboratoire NeuroPoly (www.neuro.polymtl.ca), qui comprend environ 30 étudiants diplômés et associés de recherche. Les recherches du Prof. Cohen-Adad sont très citées (Google Scholar). En tant que leader dans le domaine, il a organisé de multiples ateliers lors de conférences internationales (https://spinalcordmri.org/workshops.html). Il est un conférencier invité fréquent sur les méthodes avancées d'IRM et il sert régulièrement de consultant pour diverses entreprises (par exemple Biospective Inc., NeuroRx, IMEKA) et académiques (Harvard, U. Toronto, UCL, UCSF, etc.) pour la mise en place de protocoles d'acquisition d'IRM et de traitement d'images.
Vous voulez rejoindre le laboratoire ? Voir : offres d'emploi.
Enseignement
- GBM6125 : Bases du génie biomédical
- GBM6904 : Séminaires de génie biomédical
- GBM8378 : Principes d'imagerie biomédicale
Encadrement à Polytechnique
TERMINÉ
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Thèse de doctorat (6)
- Enguix Chiral, V. (2022). Neonatal Resting-State Functional Magnetic Resonance Imaging: Optimization of Data Acquisition and Democratization of Data Preprocessing [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Mangeat, G. (2021). Development of in-Vivo Histology with Quantitative Magnetic Resonance Imaging to Resolve Fine Neurodegenerative Features [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Topfer, R. (2021). Local Coils and Prospective Shimming for MRI of the Spinal Cord [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- De Leener, B. (2017). Development of an MRI Template and Analysis Pipeline for the Spinal Cord and Application in Patients with Spinal Cord Injury [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Duval, T. (2017). Quantification de la microstructure de la moelle épinière humaine par IRM et application chez des patients avec sclérose en plaques [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Lopez Rios, N. (2017). Development of a New Multi-Channel MRI Coil Optimized for Brain Studies in Human Neonates [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Enguix Chiral, V. (2022). Neonatal Resting-State Functional Magnetic Resonance Imaging: Optimization of Data Acquisition and Democratization of Data Preprocessing [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
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Mémoire de maîtrise (18)
- Bédard, S. (2024). Exploring the Impact of Anatomical References for Quantifying Spinal Cord Morphometrics Using Magnetic Resonance Imaging [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Bourget, M.-H. (2022). Écosystème logiciel de segmentation de neurones sur des images microscopiques par apprentissage profond [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Cereza, G. (2022). Development of an Innovative Solution Minimizing RF Field Inhomogeneity and Energy Deposition in Ultra-High Field MRI Applications [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- D'Astous, A. (2022). Shimming Toolbox: An Open-Source Software Package for Shimming the B0 and B1 Field in Magnetic Resonance Imaging [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Lemay, A. (2022). Impact of Soft Segmentation Training on Medical Image Segmentation and Uncertainty Representation [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Vincent, O. (2021). Impact of Rater Style on Deep Learning Segmentation in Medical Imaging [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Rouhier, L. (2020). Prognosis for Degenerative Cervical Myelopathy: A Computer Learning Approach on the AOspine Database [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Nami, H. (2019). Clustering of the White Matter Tracts in the Rat Spinal Cord Based on Quantitative Histology [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Samuel Perone, C. (2019). Deep Learning Methods for MRI Spinal Cord Gray Matter Segmentation [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Gros, C. (2018). Automatic Segmentation of Intramedullary Multiple Sclerosis Lesions [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Zaimi, A. (2018). Automatic Axon and Myelin Segmentation of Microscopy Images and Morphometrics Extraction [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Germain, G. (2017). Une antenne hybride RF/shimming pour l'IRM de la moelle épinière [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Saliani, A. (2017). Construction d'un atlas de la microstructure de la matière blanche de la moelle épinière chez le rat à partir d'acquisitions histologiques [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Vuong, M. T. (2017). Comparison of Myelin Imaging Techniques in Ex Vivo Spinal Cord [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Lévy, S. (2016). Caractérisation de la microstructure des voies spinales humaines par IRM multiparamétrique [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Mangeat, G. (2016). Study of Human Cortical Microstructure Using Magnetization Transfer and T2* Mapping with Application in Multiple Sclerosis [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Foias, A. (2015). Design and Construction of a Highly Sensitive Coil for MRI of the Spinal Cord [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- 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].
Nouvelle(s) concernant Julien Cohen-Adad
Revue de presse concernant Julien Cohen-Adad


