Samuel Kadoury
B.Ing. (Poly), M.Ing. (McGill), Ph.D. (Montréal), Postdoc (INRIA)
Full Professor
Department of Computer Engineering and Software Engineering
Department of Computer Engineering and Software Engineering
Areas of expertise
Biomedical technology Computer vision Intelligent systems applications Pattern analysis and machine intelligence Image and video processing
Biomedical technology Computer vision Intelligent systems applications Pattern analysis and machine intelligence Image and video processing
Primary sphere of excellence in research
Human Health
Human Health
Secondary sphere(s) of excellence in research
Modeling and Artificial Intelligence Information and Communication Technologies
Modeling and Artificial Intelligence Information and Communication Technologies
Research interests and affiliations
Research interests
The research interests of professor Kadoury pertain to the development of novel methods and systems in medical imaging related to a broad range of clinical applications, including neurology, cardiovascular interventions, orthopaedics and interventional oncology. These new technologies in image registration (temporal, mono and multimodality), segmentation, organ atlas conception, statistical shape modeling, classification, and minimally invasive treatments are validated through clinical trials, both with adult and paediatric populations.
- Medical imaging
- Machine learning
- Computer vision
- Pattern recognition and shape modeling
- Interventional navigation systems
- Multimodal image fusion
Affiliation(s)
Expertise type(s) (NSERC subjects)
- 1901 Biomedical technology
- 2603 Computer vision
- 2604 Intelligent systems applications
- 2605 Pattern analysis and machine intelligence
- 2708 Image and video processing
Publications
Recent publications
Journal article
Journal article
Conference paper
Journal article
Touati, R., & Kadoury, S. (2023). A least square generative network based on invariant contrastive feature pair learning for multimodal MR image synthesis. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 18(6), 971-979.
Bang, C., Bernard, G., Le, W. T., Lalonde, A., Kadoury, S., & Bahig, H. (2023). Artificial intelligence to predict outcomes of head and neck radiotherapy. Clinical and Translational Radiation Oncology, 39, 100590 (9 pages).
Vianna, P., Kulbay, M., Boustros, P., Calce, S.-I., Larocque-Rigney, C., Patry-Beaudoin, L., Luo, Y. H., Chaudary, M., Kadoury, S., Nguyen, B., Montagnon, E., Belilovsky, E., Wolf, G., Chasse, M., Tang, A., & Cloutier, G. (2023, September). Automated liver segmentation and steatosis grading using deep learning on B-mode ultrasound images [Paper]. IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS 2023), Montreal, Qc, Canada (4 pages).
Touati, R., & Kadoury, S. (2023). Bidirectional feature matching based on deep pairwise contrastive learning for multiparametric MRI image synthesis. Physics in Medicine & Biology, 68(12), 125010 (16 pages).
See all publications (203)
Supervision at Polytechnique
COMPLETED
-
Ph.D. Thesis (4)
- Picot, F. (2022). Sonde Raman multimodale intégrée à une plateforme d'imagerie TRUS-IRM à l'aide d'un capteur électromagnétique pour améliorer le guidage des biopsies de la prostate [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
- Vazquez Romaguera, L. (2021). Image-Based Analysis and Modelling of Respiratory Motion Using Deep Learning Techniques [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
- Vorontsov, E. (2020). On Medical Image Segmentation and on Modeling Long Term Dependencies [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
- Shakeri, M. (2016). Analysis of Sub-Cortical Morphology in Benign Epilepsy with Centrotemporal Spikes [Ph.D. thesis, École Polytechnique de Montréal].
-
Master's Thesis (14)
- Alefsen de Boisredon d'Assier, M. (2023). Méthodes faiblement supervisées d'apprentissage profond pour la segmentation inter-modalités de tumeurs en imagerie médicale [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Cros, S. (2021). Méthodes d'apprentissage profond 3D en radiothérapie pour la segmentation d'organes et la prédiction de distributions de dose [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Mezheritsky, T. (2021). Modélisation du mouvement tridimensionnel du foie à partir d'images échographiques 2D par auto-encodeurs convolutionnels [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Shakeri, S. (2020). Deformable MRI to Transrectal Ultrasound Registration for Prostate Interventions Using Deep Learning [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Maaref, A. (2019). Prediction of Chemotherapy Response of Liver Metastases from Baseline CT-Images Using Deep Neural Networks [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Oulbacha, R. (2019). Synthèse d'images tomodensitométriques à partir d'IRM par des réseaux adverses génératifs pour le recalage 3D/2D de la colonne vertébrale [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Boucher, M.-A. (2018). Volumétrie des ventricules latéraux chez le nouveau-né par segmentation automatique d'échographies 3D [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Jobidon-Lavergne, H. (2018). Intégration de la simulation numérique à la navigation chirurgicale pour le traitement de la scoliose par chirurgie de modulation de croissance sans fusion par attache flexible [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Nozadi, S. H. (2017). Classification of Alzheimer's Disease and Mild Cognitive Impairment Using Longitudinal FDG-PET Images [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Gérard, M. (2016). Modélisation 3D des artères hépatiques et visualisation par fusion d'imagerie par résonance magnétique et d'imagerie ultrasonore [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Mandal, K. K. (2016). Intra-Operative Needle Tracking Using Optical Shape Sensing Technology [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Parent, F. (2016). Reconstruction 3D de la forme d'aiguilles chirurgicales en utilisant la réflectométrie fréquentielle dans des fibres optiques [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Thong, W. (2015). Apprentissage de représentations pour la classification d'images biomédicales [Master's thesis, 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 [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
Awards and honors
News about Samuel Kadoury
NEWS
|
February 24, 2021
50 Polytechnique Montréal researchers among the top 2% most cited in their respective fields |
Read
Press review about Samuel Kadoury
February 2, 2024,
ICI Nouvelles,
Cancers de la région ORL : prédire les effets des traitements avec l'IA
Samuel Kadoury, professeur titulaire au Département de génie informatique et génie logiciel, parle des recherches qu'il mène sur l'usage de l'intelligence artificielle dans le traitement du cancer.
March 1, 2020,
La Presse,
L'intelligence artificielle contre le cancer
Cinq projets de recherche, auxquels participent plusieurs chercheurs de Polytechnique Montréal et soutenus par l'Institut TransMedTech, viennent d'être financés par le concours Onco-Tech.
November 18, 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.
November 23, 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.