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)
- Institute for Data Valorization (IVADO), Member
- Institut de génie biomédical, Member
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
Conference paper
Elforaici, M. E. A., Montagnon, E., Romero, F. P., Le, W. T., Azzi, F., Trudel, D., Nguyen, B., Turcotte, S., Tang, A., & Kadoury, S. (2025). Semi-supervised ViT knowledge distillation network with style transfer normalization for colorectal liver metastases survival prediction. Medical Image Analysis, 99, 103346 (16 pages).
Theriault-Lauzier, P., Cobin, D., Tastet, O., Langlais, E. L., Taji, B., Kang, G., Chong, A.-Y., So, D., Tang, A., Gichoya, J. W., Chandar, S., Déziel, P.-L., Hussin, J. G., Kadoury, S., & Avram, R. (2024). A responsible framework for applying artificial intelligence on medical images and signals at the point-of-care: the PACS-AI platform. Canadian Journal of Cardiology, 025 (39 pages).
Elforaici, M. E. A., Azzi, F., Trudel, D., Nguyen, B., Montagnon, E., Tang, A., Turcotte, S., & Kadoury, S. (2024, May). Cell-Level GNN-Based Prediction of Tumor Regression Grade in Colorectal Liver Metastases From Histopathology Images [Paper]. 21st IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2024), Athens, Greece (5 pages).
Thibeault, S., Romaguera, L. V., & Kadoury, S. (2024, October). Conditional 4D Motion Diffusion Models with Masked Observations to Forecast Deformations [Paper]. 27th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2024), Marrakesh, Morocco.
See all publications (219)
Supervision at Polytechnique
COMPLETED
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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].
- 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].
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Master's Thesis (15)
- 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].
- Francoeur, J. (2023). Conception d'un capteur optique distribué pour la détection de forme des instruments médicaux en chirurgie minimalement invasive [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].
- 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].
Awards and honors
News about Samuel Kadoury
NEWS
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February 24, 2021
50 Polytechnique Montréal researchers among the top 2% most cited in their respective fields |
Read
Press review about Samuel Kadoury

May 27, 2024,
Savoir Média,
La vie continue - Cancer du cerveau | Saison 1 - Épisode 4
Frédéric Leblond et Samuel Kadoury, respectivement professeur au Département de génie physique et professeur au Département de génie informatique et génie logiciel, discute à propos des techniques qu'ils élaborent pour la détection des cellules cancéreuses du cancer du cerveau.

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.