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

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
  • Computer vision
  • Pattern recognition and shape modeling
  • Interventional navigation systems
  • Multimodal image fusion
  • Machine learning
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
Vázquez Romaguera, L., Olofsson, N., Plantefève, R., Lugez, E., De Guise, J. & Kadoury, S. (2019). Automatic self-gated 4D-MRI construction from free-breathing 2D acquisitions applied on liver images. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 14(6), 933-944. Retrieved from https://doi.org/10.1007/s11548-019-01941-1
Journal article
Kadoury, S., Knez, D. & Aubin, C.-É. (2019). Biomechanically driven intraoperative spine registration during navigated anterior vertebral body tethering. Physics in Medicine & Biology, 64(11), 28 pages. Retrieved from https://doi.org/10.1088/1361-6560/ab1bfa
Journal article
Vorontsov, E., Cerny, M., Régnier, P., Di Jorio, L., Pal, C.J., Lapointe, R., Vandenbroucke-Menu, F., Turcotte, S., Kadoury, S. & Tang, A. (2019). Deep learning for automated segmentation of liver lesions at cCT in patients with colorectal cancer liver metastases. Radiology: Artificial Intelligence, 1(2). Retrieved from https://doi.org/10.1148/ryai.2019180014
Conference paper
Shakeri, S., Menard, C., Lopes, R. & Kadoury, S. (2019). Deformable MRI-TRUS surface registration from statistical deformation models of the prostate. Paper presented at the SPIE Medical Imaging 2019 : Image-Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling (MI2019), San Diego, California, United States (7 pages). Retrieved from https://doi.org/10.1117/12.2512844

Supervision at Polytechnique

COMPLETED

  • Ph.D. Thesis (1)

    • Shakeri, M. (2016). Analysis of sub-cortical morphology in benign epilepsy with centrotemporal spikes (Ph.D. Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/2453/
  • Master's Thesis (8)

    • 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). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/3116/
    • 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). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/3762/
    • 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). Retrieved from https://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 (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/2390/
    • Mandal, K.K. (2016). Intra-Operative Needle Tracking Using Optical Shape Sensing Technology (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/2090/
    • 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). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/2126/
    • Thong, W. (2015). Apprentissage de représentations pour la classification d'images biomédicales (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://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 (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/1471

News about Samuel Kadoury

NEWS | October 15, 2018
Four Canada Research Chairs at Polytechnique Montréal are advancing knowledge in several areas | Read
NEWS | February 22, 2018
Deep neural networks identifies tumours | Read

Press review about Samuel Kadoury

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.