Répertoire des expertises
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Intérêts de recherche et affiliations

Intérêts de recherche

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
Type(s) d'expertises (sujets CRSNG)
  • 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

Publications récentes
Article de revue
Landelle, C., Dahlberg, L.S., Lungu, O., Misic, B., De Leener, B. & Doyon, J. (2023). Altered Spinal Cord Functional Connectivity Associated with Parkinson's Disease Progression. Movement Disorders, 11 pages. Tiré de https://doi.org/10.1002/mds.29354
Article de revue
Blanc, C., Shahrampour, S., Mohamed, F.B. & de Leener, B. (2023). Combining PropSeg and a convolutional neural network for automatic spinal cord segmentation in pediatric populations and patients with spinal cord injury. International Journal of Imaging Systems and Technology, 10 pages. Tiré de https://doi.org/10.1002/ima.22859
Communication de conférence
Dimitrijevic, A., Noblet, V. & De Leener, B. (2022). Deep learning-based longitudinal intra-subject registration of pediatric brain MR images. Communication présentée à 10th International Workshop on Biomedical Image Registration (WBIR 2022), Munich, Germany (5 pages). Tiré de https://doi.org/10.1007/978-3-031-11203-4_24
Communication de conférence
Dimitrijevic, A., Noblet, V. & De Leener, B. (2022). Medical image registration using deep learning techniques applied to pediatric magnetic resonance imaging (MRI) brain scans. Communication présentée à 31st ISMRT Joint annual meeting ISMRM-ESMRMB, London, England.

Enseignement

INF1005D – Programmation procédurale en Python

INF1007 - Introduction à la programmation

GBM8770 - Traitement numérique d'images médicales

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

  • Doctorat (1)

    • Zhang, Erjun. Développement d'un modèle IRM de diffusion pour la quantification de l'impact de l'hypoglycémie sur le cerveau de bébés prématurés.
  • Maîtrise recherche (1)

    • Ridani, Daniel. Développement d’un algorithme de reconstruction d’images IRM néonatal par imagerie QSM.

TERMINÉ

  • Mémoire de maîtrise (1)

    • Blanc, C. (2022). Développement d'un outil de segmentation de la moelle épinière adapté à une population pédiatrique (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/10462/

Nouvelle(s) concernant Benjamin De Leener

NOUVELLES | 7 juillet 2022
Programmes de recherche axée sur la découverte du CRSNG: 42 chercheuses et chercheurs de Polytechnique Montréal obtiennent plus de 2 M$ de subventions | Lire

Revue de presse concernant Benjamin De Leener

1 mars 2021, La Presse, ChrysaLabs : du génie biomédical aux sondes d’analyse du sol Gabriel Mangeat, étudiant au doctorat en génie biomédical, et Benjamin De Leener, professeur adjoint au Département de génie informatique et génie logiciel, tous deux à Polytechnique Montréal, qui ont fondé ChrysaLabs, parlent de la mise en marché d'une sonde portative pour analyser le sol en temps réel.  
10 mars 2020, McGill, Neural Pathways: Dr. Benjamin De Leener Article sur Benjamin De Leener, professeur adjoint au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal et titulaire de la chaire de recherche TransMedTech.