Département de génie informatique et génie logiciel
Technologie biomédicale Analyse de formes et intelligence artificielle Applications de systèmes intelligents Vision artificielle Traitement d'images et traitement vidéo Traitement des signaux numériques Recherche en sciences de la vie liées à la santé publique et aux maladies humaines Sciences médicales Instrumentation et mesures Intelligence artificielle
Santé humaine
Modélisation et intelligence artificielle Technologies de l'information et communications
Intérêts de recherche et affiliations
Mes intérêts de recherche portent sur le développement de nouvelles technologies en neuroimagerie pédiatrique, avec un intérêt particulier sur les outils d'analyse d'images open-source du cerveau et de la moelle épinière acquises par résonance magnétique, en utilisant des approches avancées de segmentation et de recalage d'image, de template et d'atlas neurodéveloppementaux et d'apprentissage machine. Le laboratoire est intimement lié à l'Institut TransMedTech et le Centre de Recherche du CHU Sainte-Justine, offrant des collaborations importantes entre chercheurs, ingénieurs, psychologue, radiologues et médecins.
- Imagerie médicale
- Vision par ordinateur
- Neuroimagerie pédiatrique
- Traitement et analyse d'images
- Apprentissage machine
- Modélisation
- Chaire de recherche TransMedTech en neuroimagerie pédiatrique , Titulaire
- Laboratoire de Recherche en Neuroimagerie (NeuroPoly), Co-directeur
- Centre de recherche du CHU Sainte-Justine, Chercheur
- Union Neuroscience et Intelligence Artificielle - Québec (UNIQUE), Membre
- Groupe de recherche en gestion et mondialisation de la technologie (GMT), Membre
- Institut de génie biomédical, Membre
- 1901 Technologie biomédicale
- 2603 Vision artificielle
- 2605 Analyse de formes et intelligence artificielle
- 2604 Applications de systèmes intelligents
- 2708 Traitement d'images et traitement vidéo
Publications
Enseignement
INF1005D – Programmation procédurale en Python
INF1007 - Introduction à la programmation
GBM8770 - Traitement numérique d'images médicales
GBM6953B - Innovation en génie biomédical
Formation
- Doctorat en génie biomédical, Polytechnique Montréal, Canada
- Maîtrise en génie biomédical, Polytechnique Montréal, Canada
- Master en ingénieur civil biomédical, Université Libre de Bruxelles, Belgique
- Bachelier en ingénierie civil, Université Libre de Bruxelles, Belgique
Encadrement à Polytechnique
EN COURS
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Doctorat (4)
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Zhang, Erjun. Développement d'un modèle IRM de diffusion pour la quantification de l'impact de l'hypoglycémie sur le cerveau de bébés prématurés.
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Dimitrijevic, Andjela. Développement d’un cadre de référence normatif basé sur l’imagerie par résonance magnétique pédiatrique pour le suivi de trajectoires neurodéveloppementales.
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St-Onge, Samuelle. Quantification du neurodéveloppement et de la neurodégénération de la microstructure de la moelle épinière par l’IRM quantitative, l’IRM de diffusion et l’imagerie QSM.
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Ridani, Daniel. Développement et validation d'un algorithme de séparation de la susceptibilité pour le cerveau et la moelle épinière.
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Maîtrise recherche (5)
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Chatelier, Fedwin. Développement d'un algorithme pour la classification des états neuropathologiques.
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Tibi, Adrien. Adaptation de domaine pour la segmentation automatique d'hématome intercérébraux sur des images CT à partir d'images IRM de tumeurs cérébrales.
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Banerjee, Rohan. Développement d'un algorithme de segmentation automatique pour la moelle épinière en imagerie IRM fonctionnelle.
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Aumais-Boucher, Étienne. Développement d'une application de suivi de l'état neurologique.
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El Hachem, Antoine. Développement d'une plateforme pour l'acquisition IRM multi-orientation de cerveaux de nouveaux-nés.
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TERMINÉ
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Mémoire de maîtrise (4)
- Fartoumi, S. (2024). Vers l'utilisation de l'apprentissage profond aux soins intensifs pour assister la prise en charge de patients ayant subi un traumatisme crânio-cérébral sévère [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Ducros-Chabot, N. (2023). Développement d'un protocole d'acquisition et de reconstruction multi-orientation pour la cartographie quantitative de la susceptibilité (QSM) : vers une précision cliniquement accessible [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Ridani, D. (2023). Performance of Background Field Removal and Dipole Inversion Methods to Reconstruct Brain Quantitative Susceptibility Mapping (QSM) Data Acquired in Neonatal Asphyxia [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Blanc, C. (2022). Développement d'un outil de segmentation de la moelle épinière adapté à une population pédiatrique [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
Nouvelle(s) concernant Benjamin De Leener
Revue de presse concernant Benjamin De Leener

